[发明专利]一种基于强化学习的异构网络资源分配方法有效
| 申请号： | 202110006111.3 | 申请日： | 2021-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN112351433B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 孙君;吴锡 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W16/10 | 分类号： | H04W16/10;H04W52/24;H04W52/34;H04W72/04 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 徐激波 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的异构网络资源分配方法，首先在每个基站部署DNN框架，该框架基于ADMM算法，并将信道信息当作网络的权重；根据基站所得到的数据，即当前的用户关联信息、平均干扰功率，给出当前状态下最佳的资源分配策略；将每个基站视为独立主体，基站的状态被作为建模环境；若干代理程序观察同一异构网络环境并采取行动，同时代理程序通过环境的奖励相互沟通；代理商根据奖励调节政策；本发明提供的资源分配方法基于深度学习网络，无需全部CSI信息，即可给出资源分配方案，同时考虑了频谱效率，将频谱效率函数设置为代理的奖励，可以在保证系统吞吐量的同时保证频谱效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 网络资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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