发明专利已授权

一种基于多智能体强化学习的上行NOMA-URLLC资源分配方法

📄 申请号：CN202211129240.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-09-16

公开号

CN115484628B

公开日

2025-02-07

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W24_02

IPC 分类号

H04W24_02 , H04W24_06 , H04W72_044 , G06N3_045 , G06N3_048 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

无线通信无线通信人工智能算法资源分配

应用场景

无线通信, 物联网, 工业自动化, 低时延通信, 移动边缘计算

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摘要

本发明涉及一种基于多智能体强化学习的上行NOMA‑URLLC资源分配方法，包括：将每个用户作为一个智能体生成DQN网络，优化目标设置为解码成功次数最大；获取每个用户的信道状态信息作为当前状态；将每个用户的当前状态输入DQN网络，生成每个用户的动作；根据每个用户的动作生成奖励及下一时刻状态；将当前状态、子信道分配动作和功率分配动作、奖励、下一时刻状态作为经验样本存储，并在达到一定数量后抽取训练DQN网络，直至达到优化目标。使用优化后的DQN网络进行每个用户的子信道分配及功率分配。本发明的方法利用DQN网络输出各个用户的子信道分配和功率分配动作，然后根据系统反馈的接入率调整分配方案，从而最大化用户传输成功的概率。

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

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当前第 / 件

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