[发明专利]一种超密集网络中基于强化学习的资源分配方法及装置有效
| 申请号： | 201910409339.X | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110191489B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 张海君;李东;任冶冰;刘玮;董江波;姜春晓;皇甫伟;隆克平 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | H04W28/08 | 分类号： | H04W28/08;H04W52/26;H04W52/40 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种超密集网络中基于强化学习的资源分配方法及装置，能够实现网络的负载均衡，并提高网络的能量效率。所述方法包括：基于Q学习对网络的当前状态进行分析，得到使网络能量效率最大时的用户与基站的关联策略和基站的发射功率控制策略；根据得到的使网络能量效率最大时的用户与基站的关联策略进行用户与基站的关联；在用户与基站关联的基础上，根据得到的使网络能量效率最大时的基站的发射功率控制策略对网络中基站的发射功率进行控制。本发明涉及通信技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 密集 网络 基于 强化 学习 资源 分配 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种超密集网络中基于强化学习的资源分配方法，其特征在于，包括：基于Q学习对网络的当前状态进行分析，得到使网络能量效率最大时的用户与基站的关联策略和基站的发射功率控制策略；根据得到的使网络能量效率最大时的用户与基站的关联策略进行用户与基站的关联；在用户与基站关联的基础上，根据得到的使网络能量效率最大时的基站的发射功率控制策略对网络中基站的发射功率进行控制。
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