[发明专利]基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统有效
| 申请号： | 202010640594.8 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111867139B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 毛中杰;俞晖;王政;许丽丽;武新波;夏天 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;北京东方计量测试研究所 |
| 主分类号： | H04W74/08 | 分类号： | H04W74/08;G06N3/08;H04W84/18 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统，包括：步骤1：对无人机网络中的网络节点和网络拓扑结构进行初始化，确定树形网络的簇头节点，对退避策略参数初始化后，广播至全网节点；步骤2：全网节点根据初始化后的退避策略参数来更新本地的退避策略；步骤3：簇头节点根据收到的更新信息进行统计，得出网络公平性指标并形成向量，保存进经验池中；步骤4：簇头节点从经验池中提取向量，输入到深度神经网络进行训练，得到真实Q值，将真实Q值与预测Q值进行对比；步骤5：返回步骤2继续执行，当学习策略趋于稳定符合预设条件时，输出退避策略。本发明提高了无人机节点在动态变化网络场景中的通信性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 深度 神经网络 自适应 退避 策略 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
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