基于强化学习的异构无线网络资源管理算法

摘要

为了充分利用各种无线网络的资源,需要实现异构网络的融合,而异构网络的融合又面临接入控制与资源分配的问题,提出一种基于强化学习的异构无线网络资源管理算法,该算法引入D2D(device-to-device)通信模式,并可以根据终端不同的业务类型、终端移动性及网络负载条件等状态,选择合适的网络接入方式.仿真结果表明,该算法具有高效的在线学习能力,能够有效地提升网络的频谱效用,降低阻塞率,从而实现自主的无线资源管理.