[发明专利]一种深度确定性策略梯度的下行NOMA功率分配方法在审
| 申请号： | 202011344394.4 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112492691A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 王伟;殷爽爽;吕明海;武聪 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度确定性策略梯度算法的下行NOMA系统中功率分配方法，方法采用双神经网络结构及经验池回放机制，可以有效处理涉及大规模状态‑动作空间的问题，且降低训练样本之间的相关性，同时，采取确定性策略来选择动作，可以在连续的动作空间中选择动作。算法使用状态信息作为神经网络的输入，并对状态空间、动作空间及奖赏函数根据仿真下行NOMA系统情境进行了相应的设计，其中将上一时刻的信干噪比信息及速率信息作为当前时刻状态信息的组成部分，可以使得智能体更加有效的学习并利用所学习到信息来改进行为策略，经过多次迭代后，得到最优的功率分配策略。该方法可以有效解决下行NOMA系统中多用户的功率分配问题，且在不同的用户数量及基站的发射功率级别下均具备良好的泛化性能，可以有效提升功率分配的合理性，同时运算耗时少，有效提高功率分配的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 确定性 策略 梯度 下行 noma 功率 分配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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