公开(公告)号：CN114826454B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202210447583.7

申请日：2022-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王保云 ,  范军

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04W4/46 ,  G06N3/092 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种MEC辅助的车联网通信系统中智能资源管理方法，采用正交频分复用将频谱资源转换成在不同子载波上相互独立的频谱子带，设计多个V2I链路的信道复用以及频谱子带分配策略从而最小化系统的时间成本。采用多智能体强化学习算法，首先结合系统的状态空间，动作空间以及奖励函数将问题建模为一个马尔科夫决策过程其次搭建多智能体强化学习算法路径框架，最后进行训练获得最优的系统资源分配策略，实现了对通信系统的资源管理，降低车联网系统的整体时延。与传统算法相比，该算法能够获得联合优化的解，同时可以适用于快速变化的信道环境，显著提升了车辆与基站之间的信息传输速率和系统资源利用率，降低了通信系统的任务执行时延。

公开(公告)号：CN114826454A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210447583.7

申请日：2022-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王保云 ,  范军

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391 ,  H04W4/46 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种MEC辅助的车联网通信系统中智能资源管理方法，采用正交频分复用将频谱资源转换成在不同子载波上相互独立的频谱子带，设计多个V2I链路的信道复用以及频谱子带分配策略从而最小化系统的时间成本。采用多智能体强化学习算法，首先结合系统的状态空间，动作空间以及奖励函数将问题建模为一个马尔科夫决策过程其次搭建多智能体强化学习算法路径框架，最后进行训练获得最优的系统资源分配策略，实现了对通信系统的资源管理，降低车联网系统的整体时延。与传统算法相比，该算法能够获得联合优化的解，同时可以适用于快速变化的信道环境，显著提升了车辆与基站之间的信息传输速率和系统资源利用率，降低了通信系统的任务执行时延。