基于深度强化学习的毫米波通信资源分配方法

摘要

针对5G毫米波通信系统资源管理难度大的问题,提出一种基于深度强化学习的毫米波通信系统资源优化分配方法。建立了符合实际应用场景的5G毫米波通信系统模型,模型考虑了移动通信基站、蜂窝用户终端与设备-设备用户终端,同时包含网络服务质量的多个关键因素。以最大下行速率与误码率为约束条件,以最大化系统总吞吐量为目标,利用深度强化学习技术寻找系统的资源分配措施。仿真实验结果表明,该方法通过资源优化分配措施改善了毫米波通信系统的总吞吐量。