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一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法,首先建立关于基站簇工程参数的最小化平均总波束碰撞参数的优化问题。接着根据波束碰撞参数、波束域信道信息与信干噪比以及频谱效率的关系,将原始优化问题转化为与波束域统计信道信息强相关的平均频谱效率最大化问题。基于强化学习框架,将基站簇工程参数的调优过程建模成马尔科夫决策过程,并根据实际优化问题设计合理的状态、动作和奖励信息。最后,利用深度强化学习优化算法,实现基站簇与无线通信环境的交互,并根据波束域统计信道信息进行基站簇工程参数的自适应调整,避免波束碰撞。该方法具有复杂度较低、与实际无线通信环境匹配度较好、性能优异特点。

著录项

  • 公开/公告号CN113242068A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN202110503924.3

  • 发明设计人 黄永明;葛瑶;何伟梁;张铖;吴珩;

    申请日2021-05-10

  • 分类号H04B7/0456(20170101);H04B7/0408(20170101);H04B7/06(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人孙建朋

  • 地址 211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 12:10:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-01

    授权

    发明专利权授予

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