一种基于深度强化学习的信息年龄可感知资源分配方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的信息年龄可感知资源分配方法，具体为：输入车联网环境，基站初始化自身actor网络和critic网络的参数；在当前时隙中，基站先为环境中所有的车辆用户对分配信道和发射功率；车辆用户和蜂窝用户完成通信后，所有链路的剩余负载量和信息年龄更新；基站得到环境反馈的奖励后，感知并收集环境当前状态信息，同时缓冲池存储此时隙产生的样本数据；当样本数量足够时，根据置信域策略优化算法中的迭代公式来更新actor网络和critic网络的参数，更新完成后清空缓冲池；当达到训练回合的最大步数时，重新输入车联网环境开始下一回合。本发明通过最小化平均信息年龄和平均功耗来支持车联网中各类实时性敏感应用。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的信息年龄可感知资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114630299A
申请号 ：
CN202210228341.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭诺蘅林艳张一晋李骏邹骏
申请人 ：
南京理工大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号
代理机构 ：
南京鼎傲知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘蔼民
优先权 ：
CN202210228341.9
主分类号 ：
H04W4/44
IPC分类号 ：
H04W4/44 H04W72/04 H04W72/08
法律状态
2022-06-14 ：
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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