[发明专利]基于深度强化学习的无人机网络多用户接入控制方法有效
| 申请号： | 201910074944.6 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109743210B | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 梁应敞;曹阳;张蔺 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04W48/08;H04B7/185;H04B17/318 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于深度强化学习的无人机网络多用户接入控制方法。本发明利用深度强化学习学习环境中固有的变化规律，提出了适应用无人机网络中多用户接入情况下的深度强化学习框架，并实现了这种在全局网络信息未知情况下基于深度强化学习的无人机网络多用户接入控制方案。本发明提出的接入控制方式与传统的接入控制方式相比能够实现更高的系统吞吐量和更低的切换次数。同时，通过调整切换惩罚项可以在吞吐量和切换次数实现不同的折中，并且在不同切换惩罚情况下性能均可得到保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人机 网络 多用户 接入 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度强化学习的无人机网络多用户接入控制方法，该方法用于以无人机作为移动基站为地面用户UE提供服务的系统，其特征在于，所述控制方法为：构建分布决策集中训练的深度强化学习框架，即为每个UE配置一个结构相同的神经网络，每个UE根据自身的神经网络独立的获得接入无人机基站的策略；同时设置一个具有相同神经网络的中央节点，用于从各个UE处收集经验信息并训练神经网络参数，在每个训练阶段完成后中央节点把训练好的参数传递给每一个UE。
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