发明专利 已授权

一种基于强化学习的异构网络资源分配方法

📄 申请号:CN202110006111.3 📄 发布日:2026/07/27

著录项目信息

申请日
2021-01-05
公开号
CN112351433B
公开日
2021-05-25
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

无线通信网络, 异构网络管理, 网络资源优化, 移动通信, 网络调度

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的异构网络资源分配方法,首先在每个基站部署DNN框架,该框架基于ADMM算法,并将信道信息当作网络的权重;根据基站所得到的数据,即当前的用户关联信息、平均干扰功率,给出当前状态下最佳的资源分配策略;将每个基站视为独立主体,基站的状态被作为建模环境;若干代理程序观察同一异构网络环境并采取行动,同时代理程序通过环境的奖励相互沟通;代理商根据奖励调节政策;本发明提供的资源分配方法基于深度学习网络,无需全部CSI信息,即可给出资源分配方案,同时考虑了频谱效率,将频谱效率函数设置为代理的奖励,可以在保证系统吞吐量的同时保证频谱效率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (H04W16_10)

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:27 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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