[发明专利]基于DDPG的无线定位网络的资源优化方法在审

专利信息
申请号: 202110865555.2 申请日: 2021-07-29
公开(公告)号: CN113597008A 公开(公告)日: 2021-11-02
发明(设计)人: 杨盼;向晨路;张舜卿;徐树公 申请(专利权)人: 上海大学
主分类号: H04W72/04 分类号: H04W72/04;H04W4/02;H04W4/021;H04W4/33;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海交达专利事务所 31201 代理人: 王毓理;王锡麟
地址: 200444*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 ddpg 无线 定位 网络 资源 优化 方法
【说明书】:

一种基于DDPG的无线定位网络的资源优化方法,在离线阶段采用位置推理获得的节点之间的距离以及信道参数作为DDPG网络的状态空间,采用各个节点分配到的带宽和功率作为DDPG网络的动作空间,经收益设置和网络训练后,在在线阶段根据代理节点的当前状态信息通过DDPG网络得到最优的带宽和功率分配方案,实现资源分配。本发明利用代理节点配合协同定位,当无线定位网络的资源有限时,将有限的资源合理的分配给各个节点可以有效的提高室内定位的精度,在保证定位精度的同时能够显著减少在线定位阶段进行资源分配时所要消耗的时间。

技术领域

本发明涉及的是一种无线资源分配领域的技术,具体是一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的无线定位网络的资源优化方法,适用于LTE/NR等其他无线通信系统。

背景技术

现有无线定位网络采用的是非协同定位,它只允许位置已知的锚节点和位置未知的代理节点之间进行通信,使用TOA进行定位时一般需要代理节点至少和三种不同的锚节点进行测距来获得自身位置,要想获得较高的定位精度就要求锚节点部署的密度能足够大,这就不可避免的提高成本。并且当锚节点和代理节点之间的通信距离较大时,容易出现中断通信的问题,不能保证通信的连续性,从而降低定位精度。

现有技术有以均方误差为衡量定位精度的性能指标并采用强化学习实现资源分配,但这类技术在线测试速度慢,且随着目标节点个数增加时所要花费的时间也会相应的增加。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足,提出一种基于DDPG的无线定位网络的资源优化方法,在保证定位精度的同时能够显著减少在线定位阶段进行资源分配时所要消耗的时间。同时在传统的非协同定位网络的基础上提出了协同定位网络的资源优化方法,显现出协同定位较非协同定位的优势。

本发明是通过以下技术方案实现的:

本发明涉及一种基于DDPG的无线定位网络的资源优化方法,在离线阶段采用位置推理获得的节点之间的距离以及信道参数作为DDPG网络的状态空间,采用各个节点分配到的带宽和功率作为DDPG网络的动作空间,经收益设置和网络训练后,在在线阶段根据代理节点的当前状态信息通过DDPG网络得到最优的带宽和功率分配方案,实现资源分配。

所述的节点,包括无线定位网络中位置已知的锚节点以及需要定位的代理节点。

所述的DDPG网络包括:在线动作(Actor)网络、目标Actor网络、在线评价(Critic)网络、目标Critic网络,其中:在线Actor网络和目标Actor网络均包括:七个隐藏层,除最后一层隐藏层直接是线性输出,其余每一层隐藏层均采用线性整流函数(ReLU)作为激活函数,从第二个隐藏层开始,后续六个隐藏层分为结构相同的上下两部分:上半部分被训练用于带宽的分配,下半部分被训练用于功率的分配;在线Critic网络和目标Critic网络均包括五个隐藏层,除最后一层隐藏层直接是线性输出,其余每一层隐藏层均采用ReLU作为激活函数。

技术效果

本发明整体解决现有技术在实时定位时获得最优资源分配策略耗时较长的问题;与现有技术相比,本发明在线测试阶段,可以根据代理节点的初始位置估计在1ms左右的时间内得到优化的带宽和功率分配方案。

附图说明

图1为本发明流程图;

图2为实施例Actor网络的网络结构示意图;

图3为实施例Critic网络的网络结构示意图;

图4为实施例非协同定位的实验场景示意图;

图5为实施例协同定位的实验场景示意图;

图6为实施例DDPG训练的收益(非协同)示意图;

图7为实施例DDPG算法以及穷尽算法的性能图(非协同)示意图;

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