[发明专利]一种D2D系统中基于深度强化学习的功率分配方法有效
| 申请号： | 202110475005.X | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113115355B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 梁应敞;史佳琦 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;H04W72/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种D2D系统中基于深度强化学习的功率分配方法。本发明的方案中为每个链路对都单独构建一个深度神经网络，不需要实时得到所有链路的信道信息，而是根据部分历史信息和其他链路地决策信息来预测当前链路周围的通信环境，让各个链路对能够相互配合进而进行实时的功率决策以最大化全局网络的加权和速率，从而实现了无需迭代的基于深度强化学习的功率分配方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 d2d 系统 基于 深度 强化 学习 功率 分配 方法 | ||
【主权项】：
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