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一种基于多智能体深度强化学习的波束预测方法

摘要

本公开实施例是关于一种基于多智能体深度强化学习的波束预测方法。该基于多智能体深度强化学习的波束预测方法包括:深度神经网络利用瞬时信道状态信息学习无线信道的关键传播特性;Q网络利用所述深度神经网络输出估计动作‑值函数,计算网络参数梯度,并让每个智能体依次做出下一次波束预测;利用所述Q网络输出参数更新所述深度神经网络权值,实现对动态用户的精准波束预测。本公开实施例利用深度神经网络获取多个能反映信道特征的关键值,使多天线(MIMO)系统的波束预测更符合动态用户信道的时变特性,提高波束切换成功率,减小大规模多天线(MIMO)系统的反馈开销,从而提高和速率。

著录项

  • 公开/公告号CN113904704A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安邮电大学;

    申请/专利号CN202111132541.6

  • 发明设计人 姜静;岳志宇;梁彦霞;何华;

    申请日2021-09-27

  • 分类号H04B7/0413(20170101);G06N3/08(20060101);H04B7/0426(20170101);H04B7/0456(20170101);

  • 代理机构61241 西安亚信智佳知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人段国刚

  • 地址 710061 陕西省西安市长安南路563号

  • 入库时间 2023-06-19 13:33:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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