[发明专利]5G标准下基于深度强化学习DQN算法的无线资源分配方法在审
| 申请号： | 202310836261.6 | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116939832A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 胡铭;张越洋;王礼锋 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | H04W72/0446 | 分类号： | H04W72/0446;H04W72/0453;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于5G通信技术领域，具体为一种5G标准下基于深度强化学习DQN算法的无线资源分配方法。本发明包括：将无线资源与双层编码技术结合，对单个用户全景视频体验质量进行建模；充分考虑用户体验质量要求以及用户信道状态的异构性，确定用户资源分配的顺序；对状态信息以及用户信息进行建模；对神经网络架构进行设计，并结合深度强化学习DQN算法为各用户分配合适的可选参数集和最小时隙，在满足所有用户基本体验质量要求的基础上实现全景视频体验质量总和最大化。本发明可以从物理层层面上为无线资源的分配提供更高的可扩展性和实用性，提高有限的通信资源利用率，具有广阔应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 标准 基于 深度 强化 学习 dqn 算法 无线 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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