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公开(公告)号：CN117715219A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311575873.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0446 , H04W72/044 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的空时域资源分配方法，包括：构建以最大化总吞吐量为优化目标的空时域共存机制模型；蜂窝基站获取当前的环境状态信息，根据当前的环境状态信息采用训练后的DDPG网络对优化目标函数进行深度学习，得到空时域资源分配策略；根据空时域资源分配策略，在当前的NR‑U/Wi‑Fi共存网络的基站侧对发送信号进行预编码；本发明利用了低复杂度算法分配空时域资源，算法收敛速度快且训练结果稳定。
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