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公开(公告)号:CN114302497B
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202210079751.1
申请日:2022-01-24
Applicant: 厦门大学
IPC: H04W72/121 , H04W72/53 , H04W72/1263 , H04W72/0446 , H04W16/14 , G06N3/084
Abstract: 一种应用于非授权毫米波段异构网络共存的调度方法,涉及无线通信网络优化。首先初始化参数,并将NR‑U网络中的基站设为Agent,将其可调度的用户看做可选的动作;观察当前状态,Agent得到在当前状态下所有动作的Q值,依据策略选择下一步的动作;执行动作后Agent得到相应的反馈并转入下一状态,存储经验,当经验池中的经验数累积到一定量后,开始学习,更新拉格朗日乘子,更新评估网络参数,再更新目标神经网络参数;重复以上步骤直到收敛,获得最优调度策略。有效利用非授权毫米波段定向传输的特性,在频谱环境先验知识未知的情况下,动态调整用户调度策略,在最大化NR‑U网络的总数据速率的同时满足不同用户QoS要求。
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公开(公告)号:CN114362888B
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202210081588.2
申请日:2022-01-24
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L1/00 , H04L5/00 , H04B7/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种提升无线通信下行链路传输性能的方法,涉及无线通信系统。1)初始化算法参数;2)根据最新接收到的CQI反馈及历史信息生成状态;3)将状态输入深度神经网络中生成对应每一动作即MCS的价值,选择本次数据传输所要采用的MCS;4)根据所选MCS将对应比特的信息打包到传输块中发送给用户;5)用户对传输块解码,结果反馈ACK/NACK信号给智能体;6)根据用户反馈的ACK/NACK计算奖励,并将“状态”、“动作”、“奖励”、“下一状态”作为一个经验存储到经验池中;7)不断从经验池中抽取经验样本训练深度神经网络;8)更新执行的TTI t,若t小于设定的总时长T,则返步骤2);否则,终止。
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公开(公告)号:CN114362888A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202210081588.2
申请日:2022-01-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种提升无线通信下行链路传输性能的方法,涉及无线通信系统。1)初始化算法参数;2)根据最新接收到的CQI反馈及历史信息生成状态;3)将状态输入深度神经网络中生成对应每一动作即MCS的价值,选择本次数据传输所要采用的MCS;4)根据所选MCS将对应比特的信息打包到传输块中发送给用户;5)用户对传输块解码,结果反馈ACK/NACK信号给智能体;6)根据用户反馈的ACK/NACK计算奖励,并将“状态”、“动作”、“奖励”、“下一状态”作为一个经验存储到经验池中;7)不断从经验池中抽取经验样本训练深度神经网络;8)更新执行的TTI t,若t小于设定的总时长T,则返步骤2);否则,终止。
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公开(公告)号:CN114302497A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202210079751.1
申请日:2022-01-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种应用于非授权毫米波段异构网络共存的调度方法,涉及无线通信网络优化。首先初始化参数,并将NR‑U网络中的基站设为Agent,将其可调度的用户看做可选的动作;观察当前状态,Agent得到在当前状态下所有动作的Q值,依据策略选择下一步的动作;执行动作后Agent得到相应的反馈并转入下一状态,存储经验,当经验池中的经验数累积到一定量后,开始学习,更新拉格朗日乘子,更新评估网络参数,再更新目标神经网络参数;重复以上步骤直到收敛,获得最优调度策略。有效利用非授权毫米波段定向传输的特性,在频谱环境先验知识未知的情况下,动态调整用户调度策略,在最大化NR‑U网络的总数据速率的同时满足不同用户QoS要求。
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