[发明专利]基于强化学习的无线局域网调制编码自适应选择方法及无线设备有效
| 申请号： | 202011250663.0 | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112468265B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 王健;谢锐明;高博文;潘璠 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出基于强化学习的无线局域网调制编码自适应选择方法及无线设备，该方法在无线设备内训练一张关于当前链路信噪比SNR和所有支持的MCS索引值的Q值表；在训练Q值表的过程中，无线设备根据学习策略在Q表中选择MCS索引值，并根据搭建的外部环境反馈的吞吐量和丢包率计算奖励值，通过更新策略更新Q表。最终训练完成的Q表可获得特定SNR下一定丢包率范围内吞吐量最大的MCS索引值，无线设备实时通过带宽测试得到无线局域网络的吞吐量和丢包率数据，然后自适应地从训练好的Q值表中选择预设丢包率范围内预计获得最大网络吞吐量的最优MCS索引值，并执行相应调制编码方案，保证了传输的可靠性和有效性，同时避免了抽样探测带来的网络性能浪费问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 无线 局域网 调制 编码 自适应 选择 方法 设备 | ||
【主权项】：
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