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一种双缓存队列的能量捕获网络中继节点选择方法，通过分析源节点和中继节点中数据包的平均时延选择合适的中继节点；通过分析系统中数据包的转移状态，得出状态转移平衡方程，求出稳态时的数据包状态概率，从而得到数据包在系统中的平均时延。与传统的射频能量捕获网络的中继选择方法相比，本发明主要是从数据量的大小、数据包到达速率、以及数据包服从泊松分布这几个方面来考虑降低系统时延，提高网络的传输速度。

📄 201911291972X 📂 H04W40_04 👤 浙江工业大学 📅 2019-12-16

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一种基于深度强化学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法

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一种基于深度强化学习的集能型无线中继网络吞吐量最大化方法，包括以下步骤：1)集能型无线中继网络中通过可再生能量优化管理实现最大吞吐量，其中，优化问题描述为一个多变量优化问题；2)将问题P1分解为两部分优化：功率子优化和时隙子优化，即通过强化学习算法优化变量pi和来得到最优的ri。本发明提供一种在集能型无线中继网络中通过联合时间调度和功率分配实现以最大吞吐量最大化系统效益的方法。

📄 2018107956758 📂 H04W52_02 👤 浙江工业大学 📅 2018-07-19

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