基于Q-learning的毫微微小区功率控制方法

摘要

本发明提供一种基于Q‑learning的毫微微小区功率控制方法，属于移动通信技术异构蜂窝网络领域；所述方法包括根据异构蜂窝网络模型，在考虑小区间干扰和小区内干扰的同时，建立以最小接收信号信干噪比和最大用户发射功率为约束条件，以毫微微小区总能效为优化目标的能效优化模型；按照Q‑learning算法，根据能效优化模型，定义状态空间、动作空间、奖赏函数；通过更新状态‑动作值函数，获得最佳的功率分配策略。本发明相比与传统的功率控制算法，能够在不确知信道状态信息的情况下，实现对毫微微小区内用户终端发射功率的有效控制，从而降低能耗，提升系统的能效。