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公开(公告)号：CN112383922B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910607372.3
申请日：2019-07-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04W16/14 , H04W16/22 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/28 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04W72/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于优先经验重放的深度强化学习频谱共享方法，所述方法包括以下几个步骤：构建频谱共享模型；在频谱共享模型下，将频谱共享问题建模为深度强化学习中智能体与环境交互的马尔科夫决策过程(MDP)，训练基于样本优先经验重放的深度强化学习模型，获得认知用户功率传输的学习价值信息；根据所获取的认知用户功率传输学习价值信息判断频谱大数据下频谱共享控制决策，其中，所述控制决策实现了认知用户通过调节自身传输功率在不影响主用户通信质量下共享主用户的频谱，达到了可用频谱资源的高效利用。本发明在频谱网络状态动态变化、环境条件未知等因素下实现可用频谱资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN110572789B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910737758.6
申请日：2019-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种基于Hankel变换的无线传感网高维数据补全方法，包括：S1，将接收的无线传感网高维数据建模为张量形式χ；S2，统计张量数据χ的有效元素位置，构成张量数据支撑集Ω；S3，针对张量数据χ进行TUCKER分解获得其核张量：χ＝C×1U(1)×……×iU(i)……×NU(N)；S4建立简单核张量核范数张量补全模型：S5，基于所述的简单核张量核范数张量补全模型，进行Hankel变换、变量分离，并通过交替迭代法优化对缺失数据进行计算填充，输出补全结果。本发明可以实现快速准确的进行数据补全。
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公开(公告)号：CN112383922A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910607372.3
申请日：2019-07-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04W16/14 , H04W16/22 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/28 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04W72/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于优先经验重放的深度强化学习频谱共享方法，所述方法包括以下几个步骤：构建频谱共享模型；在频谱共享模型下，将频谱共享问题建模为深度强化学习中智能体与环境交互的马尔科夫决策过程(MDP)，训练基于样本优先经验重放的深度强化学习模型，获得认知用户功率传输的学习价值信息；根据所获取的认知用户功率传输学习价值信息判断频谱大数据下频谱共享控制决策，其中，所述控制决策实现了认知用户通过调节自身传输功率在不影响主用户通信质量下共享主用户的频谱，达到了可用频谱资源的高效利用。本发明在频谱网络状态动态变化、环境条件未知等因素下实现可用频谱资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN110572789A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910737758.6
申请日：2019-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种基于Hankel变换的无线传感网高维数据补全方法，包括：S1，将接收的无线传感网高维数据建模为张量形式χ；S2，统计张量数据χ的有效元素位置，构成张量数据支撑集Ω；S3，针对张量数据χ进行TUCKER分解获得其核张量：χ＝C×1U(1)×……×iU(i)……×NU(N)；S4建立简单核张量核范数张量补全模型：S5，基于所述的简单核张量核范数张量补全模型，进行Hankel变换、变量分离，并通过交替迭代法优化对缺失数据进行计算填充，输出补全结果。本发明可以实现快速准确的进行数据补全。
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