公开(公告)号：CN116489660A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310448009.8

申请日：2023-04-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 黄永明 ,  朱家烨 ,  张铖 ,  刘泽宁

IPC: H04W16/10 ,  H04W16/32 ,  H04W28/08 ,  H04W28/086 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的小区间干扰协调方法，属于无线移动通信技术领域。为提高异构网络场景下的系统吞吐量，同时解决系统内微微基站PBS单独调整小区范围扩展CRE偏置值时动作空间过大的问题，本发明提出一种利用多智能体强化学习算法动态调整CRE偏置值的方案，包含如下步骤：构建异构网络下行传输链路模型，提出最大化系统吞吐量问题；构建智能体的经验池及深度强化学习的神经网络，初始化系统内PBS的CRE偏置值；通过PBS与无线通信系统的交互存储经验池，并从经验池中随机采样，对神经网络进行训练，更新神经网络参数；输出CRE偏置值设定。本发明可以有效提高系统吞吐量，改善系统内用户所受干扰情况。