公开(公告)号：CN115460699B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202210839976.2

申请日：2022-07-18

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 赵军辉 ,  张欢

IPC: H04W72/53 ,  H04W72/0446 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/044 ,  H04W4/02 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及无线空口资源领域，具体说是一种基于深度强化学习的无线传输空时频资源配置方法，该方法包括：首先根据用户的位置和与基站的角度信息采用密度聚类算法对用户进行聚类，在不同聚类中的用户使用不同的波束为不同用户分配空域无线资源；然后，在一个时隙内基于用户的位置、用户与基站的角度、用户移动速度、用户移动方向、被基站的覆盖情况、聚类情况，采用深度强化学习为不同的用户分配不同的频带资源。本发明基于用户多方面的信息提出了空时频多域关联的资源分配方法，利用迫零波束成形将空域资源分配给不同聚类中的用户，在一个时隙内利用深度强化学习方法将频率资源分配给不同的用户。本发明提出的基于深度强化学习的无线传输空时频资源配置方法对资源的分配明显优于随机分配和决斗的深度强化学习方案，适用于动态条件下无线通信领域的空时频资源分配场景。

公开(公告)号：CN115460699A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210839976.2

申请日：2022-07-18

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 赵军辉 ,  张欢

IPC: H04W72/04 ,  H04W4/02 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及无线空口资源领域，具体说是一种基于深度强化学习的无线传输空时频资源配置方法，该方法包括：首先根据用户的位置和与基站的角度信息采用密度聚类算法对用户进行聚类，在不同聚类中的用户使用不同的波束为不同用户分配空域无线资源；然后，在一个时隙内基于用户的位置、用户与基站的角度、用户移动速度、用户移动方向、被基站的覆盖情况、聚类情况，采用深度强化学习为不同的用户分配不同的频带资源。本发明基于用户多方面的信息提出了空时频多域关联的资源分配方法，利用迫零波束成形将空域资源分配给不同聚类中的用户，在一个时隙内利用深度强化学习方法将频率资源分配给不同的用户。本发明提出的基于深度强化学习的无线传输空时频资源配置方法对资源的分配明显优于随机分配和决斗的深度强化学习方案，适用于动态条件下无线通信领域的空时频资源分配场景。