一种基于深度强化学习的URLLC和eMBB的资源复用方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的URLLC和eMBB的资源复用方法：采集M个mini‑slot的URLLC与eMBB的数据包信息、信道信息以及队列信息作为训练数据；建立基于深度强化学习的URLLC与eMBB资源复用模型，并利用训练数据对模型参数进行训练；对训练好的模型进行性能评估直至满足性能需求；收集当前mini‑slot的URLLC与eMBB数据包信息、信道信息以及队列信息，将所收集信息输入训练好的模型，获得资源复用决策结果；根据资源复用决策结果，对当前mini‑slot的eMBB和URLLC数据包进行资源分配。能够满足eMBB与URLLC数据包传输要求下对时频资源以及功率的合理分配利用。