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本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种基于深度强化学习的高密集物联网信道接入方法，包括当有新节点加入通信网络时，对通信网络进行初始化；每次初始化完成后按照超帧周期进行数据传输，在一个超帧周期中包括数据传输周期和控制周期，在控制周期中节点侦听sink节点广播的接入竞争窗口、最大退避指数进而最大退避次数，在数据传输周期中节点根据上一超帧周期中的控制周期广播的信道接入参数进行信道接入；在数据传输周期结束后，sink节点根据Q‑learning算法选择动作价值最大对应的接入参数作为下一超帧周期的接入参数；本发明避免了在高密集的网络环境下大量碰撞的产生，在提高网络吞吐量的同时，减少丢包率。