一种无线网络上下行多业务并发功率分配方法及存储介质

    公开(公告)号:CN114828193B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202210437676.1

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于定向Q‑Learning的无线网络上下行多业务并发功率分配方法,属于无线网络通信领域。本发明方法考虑多小区无线网络中上下行多业务并发场景,获取场景中相关链路状态参数,考虑不同业务类型需求,基于平均意见分建立体验质量模型,以使系统平均意见分值最大为目标,求取功率分配最优解,各基站和终端按照最优解进行功率调整;采用定向Q‑Learning算法求取功率分配最优解,当加入新用户时,设置三种定向学习方法更新Q‑table。本发明综合考虑了上下行共存及多业务共存进行了功率分配,能为不同业务进行更优的资源分配,减小交叉链路干扰,增加系统平均意见分,能够更加有效地分配基站及用户的发射功率。

    一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法

    公开(公告)号:CN116436502A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310431219.6

    申请日:2023-04-20

    Abstract: 本发明提供了一种智能反射面选择与相位矩阵调整方法,属于无线通信领域。本发明方法包括:建立各用户设备与基站的连接,计算各用户设备的平均信号功率与平均干噪信号功率的比值,根据该比值选取与用户设备关联的智能反射面;在确定基站‑智能反射面‑用户设备的关联方式后,用户设备根据接收信号功率强度变化,进行1比特反馈指示,服务该用户设备的基站根据接收到的反馈指示对关联的智能反射面的相位矩阵进行调整。本发明方法避免了对基站/接入点与智能反射面之间的瞬时信道状态信息的估计与储存开销,不需要用户提供位置信息,解决了分布式多基站多智能反射面多用户系统中为用户选择智能反射面的问题。

    一种无线网络上下行多业务并发功率分配方法及存储介质

    公开(公告)号:CN114828193A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210437676.1

    申请日:2022-04-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于定向Q‑Learning的无线网络上下行多业务并发功率分配方法,属于无线网络通信领域。本发明方法考虑多小区无线网络中上下行多业务并发场景,获取场景中相关链路状态参数,考虑不同业务类型需求,基于平均意见分建立体验质量模型,以使系统平均意见分值最大为目标,求取功率分配最优解,各基站和终端按照最优解进行功率调整;采用定向Q‑Learning算法求取功率分配最优解,当加入新用户时,设置三种定向学习方法更新Q‑table。本发明综合考虑了上下行共存及多业务共存进行了功率分配,能为不同业务进行更优的资源分配,减小交叉链路干扰,增加系统平均意见分,能够更加有效地分配基站及用户的发射功率。

Patent Agency Ranking