一种基于时空特征提取强化学习的多基站协同无线网络资源分配...
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摘要
本发明公开了一种基于时空特征提取强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法，明通过图注意力机制提取各5G基站的位置信息和空间特征，并用长短期记忆机制学习网络用户的行为习惯，提取时间特征，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于时空特征提取强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113811009A
申请号 ：
CN202111118071.8
公开（公告）日 ：
2021-12-17
申请日 ：
2021-09-24
授权号 ：
CN113811009B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
李荣鹏肖柏狄郭荣斌赵志峰张宏纲
申请人 ：
之江实验室;浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市余杭区文一西路1818号
代理机构 ：
北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
奚丽萍
优先权 ：
CN202111118071.8
主分类号 ：
H04W72/04
IPC分类号 ：
H04W72/04 H04L12/24 G06N3/04
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2022-01-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 72/04
申请日 : 20210924
申请日 : 20210924
2021-12-17 ：
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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