无线RF能量收集异构网络中基于Q-Learning的自适应功率控制

摘要

针对信息与能量同传Femtocell异构网络,建立了数学优化问题,目的是通过调节Femtocell发射功率来抑制干扰信号对信息传输的影响,同时有效利用干扰信号为设备充电,在满足用户信息通信服务质量以及传感器能量收集的条件下,最大化Femtocell基站群总容量.为求解此优化问题,设计了一种基于强化学习的自适应功率控制算法,给出了算法框架和求解方法,并提出一种基于距离影响和惩罚参数的分段式奖励函数.为了比较,还给出了一种基于网络容量和约束关系的奖励函数.仿真实验验证了所提算法的有效性,即在保障信息用户和能量用户通信服务质量的前提下,可提高Femtocell异构网络的总容量.实验还表明,采用所提分段式奖励函数能够取得更好的系统优化效果.