[发明专利]一种基于深度强化学习的上行NOMA资源分配方法在审
| 申请号： | 202011445582.6 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112566261A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 徐友云;李大鹏;蒋锐 | 申请（专利权）人： | 南京爱而赢科技有限公司 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡苏元专利代理事务所(普通合伙) 32471 | 代理人： | 王清伟 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市栖*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的上行NOMA资源分配方法。该方法在满足每个用户最小传输速率的情况下，通过选择最优的子信道分配策略和功率分配策略，提高整个系统的能量效率，有效减少传输消耗的功率。本方法基于深度强化学习中的深度Q网络，根据NOMA系统的反馈调整网络参数，实现最优的子信道和功率分配。本方法通过功率离散化将深度Q网络适配于连续性资源分配任务，利用分布式的网络结构降低网络的输出维度，进而提高整个资源分配网络的性能。与其他方法相比，本方法能够取得更好的平均总体能量效率，并且在不同传输功率限制的条件下均能取得良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 上行 noma 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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