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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
H04W16_10
IPC 分类号
H04W16_10
,
H04W52_24
,
H04W52_34
,
H04W72_04
,
技术画像
所属领域
网络资源分配
强化学习
异构网络
无线资源分配
资源分配方法
网络资源分配
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
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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
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
基于广义加性模型的交互性离体信道大规模衰落建模方法
当前第 / 件
一种革兰氏染色法辅助装置
同领域国内专利 · IPC: (H04W16_10)
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覆盖
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
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📋 项目申报:
未申报
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