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本发明请求保护一种基于多用户多信道感知的频谱共享的能量消耗优化方法，针对多个次用户与主用户同时共享多个信道的认知多址接入系统，次用户能够同时感知和接入多个主用户信道并把对主用户的干扰设计成为一个约束条件。为了减少能量消耗，对感知时间、信道以及功率进行合理的分配。在该方案中，所建立的初始优化问题为非凸整型组合分式规划问题，为了得到最优的感知时间，信道及功率分配，对其进行凸松弛并进一步转化为一个含参数的线性问题，从而得到一种最小化能量消耗的算法。通过改变次用户数目，信道数目，干扰功率门限值以及主用户占用信道概率来评估此方案的性能。相对于多用户多信道的机会频谱接入，该方案能够使系统的能量消耗更少。

本发明公开了一种面向动态频谱共享的异构多智能体熵正则化资源分配方法，属于无线网络通信技术领域，包括加载基础训练器，管理后续强化学习的过程；构建仿真环境，建立数学模型，初始化参数解析，构建训练环境与评估环境，并创建智能体；用随机策略生成初始经验数据并填充经验回放缓冲区，在达到预设的预热步数后返回最终状态，正式训练将从经验回放缓冲区采样数据更新网络；开启正式训练流程，智能体与环境交互，存储经验数据到缓冲区；通过策略梯度优化策略网络，用TD误差优化评价网络。本发明采用上述方法，解决了传统DRL方法在频谱分配中因策略收敛到次优而导致的性能瓶颈问题，通过随机策略优化实现了接近全局最优的资源配置效率。