一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法,首先建立关于基站簇工程参数的最小化平均总波束碰撞参数的优化问题。接着根据波束碰撞参数、波束域信道信息与信干噪比以及频谱效率的关系,将原始优化问题转化为与波束域统计信道信息强相关的平均频谱效率最大化问题。基于强化学习框架,将基站簇工程参数的调优过程建模成马尔科夫决策过程,并根据实际优化问题设计合理的状态、动作和奖励信息。最后,利用深度强化学习优化算法,实现基站簇与无线通信环境的交互,并根据波束域统计信道信息进行基站簇工程参数的自适应调整,避免波束碰撞。该方法具有复杂度较低、与实际无线通信环境匹配度较好、性能优异特点。
基本信息
专利标题 :
一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113242068A
申请号 :
CN202110503924.3
公开(公告)日 :
2021-08-10
申请日 :
2021-05-10
授权号 :
CN113242068B
授权日 :
2022-04-01
发明人 :
黄永明葛瑶何伟梁张铖吴珩
申请人 :
东南大学
申请人地址 :
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
代理机构 :
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
孙建朋
优先权 :
CN202110503924.3
主分类号 :
H04B7/0456
IPC分类号 :
H04B7/0456 H04B7/0408 H04B7/06 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-01 :
授权
2021-08-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04B 7/0456
申请日 : 20210510
申请日 : 20210510
2021-08-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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