公开(公告)号：CN119342608A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411552646.0

申请日：2024-11-01

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张海君 ,  倪佳欣 ,  刘向南 ,  吴子君 ,  马旭

IPC: H04W72/50 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/044 ,  H04B17/391 ,  H04B17/382 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法，属于无线通信技术领域，所述方法包括：构造语义中继辅助的多任务语义通信网络模型；基于多任务语义通信网络模型，以最大化多任务用户体验质量为目标，建立多任务资源分配优化模型；其中，多任务资源分配优化模型用于调整每个任务的功率分配、子信道分配和传输语义符号数分配，以最大化多任务用户体验质量；构建并训练混合深度强化学习模型，得到能实现最佳资源分配的策略网络，在多任务资源分配优化模型的基础上，进行无线资源分配优化。本发明能够在满足用户设备限制的同时，减少语义网络部署开销，实现频谱带宽资源的高效利用。