发明专利已授权

基于深度强化学习的超密集车联网自适应资源分配方法

📄 申请号：CN202510010094.9 📄 发布日：2025/12/19

著录项目信息

申请日

2025-01-03

公开号

CN119865914B

公开日

2025-09-30

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W72_541

IPC 分类号

H04W72_541 , H04W72_50 , H04W4_40 , H04W4_44 , H04W4_46 , G06N3_092 , G06N3_098 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习无线通信人工智能算法车联网通信深度强化学习

应用场景

车联网, 智能交通, 自动驾驶, V2X通信, 智慧交通

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的超密集车联网自适应资源分配方法，该方法包括：建立超密集车联网的通信模型，所述通信模型中包括基站、发送车辆和接收车辆，基站通过V2I链路与车辆交换数据，车辆之间通过V2V链路通信；根据通信模型中车辆之间的干扰关系，确定以接收车辆为中心的加权干扰模型；根据通信模型和加权干扰模型，建立通信模型的资源分配模型，所述资源分配模型为在一定约束条件下以资源重用率最大且所分配的资源不冲突为目标的优化问题；将所述优化问题转化为马尔可夫决策过程问题；利用FedAvg‑AC算法进行求解，得到超密集车联网的资源分配策略。本发明有益效果提高了资源分配的效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种纺织布料收卷压平机构

当前第 / 件

无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (H04W72_541)

H04W72_00 H04W72_02 H04W72_04 H04W72_044 H04W72_0446 H04W72_0453 H04W72_0457 H04W72_08 H04W72_10 H04W72_12 H04W72_1263 H04W72_1268 H04W72_14 H04W72_21 H04W72_23 H04W72_231 H04W72_232 H04W72_40 H04W72_50 H04W72_512 H04W72_53 H04W72_54 H04W72_541 H04W72_542 H04W72_543 H04W72_56 H04W72_566 覆盖27个领域

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