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基于Q学习的自主联合无线资源管理算法
被引量：
9
1
作者
张永靖
冯志勇
张平
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期676-680,共5页
该文提出了一种基于Q学习的联合无线资源管理(JRRM)算法,用于异构无线接入技术条件下B3G系统的自主资源优化。JRRM控制器通过与无线环境的"试错"交互,学会为每个会话分配合适的接入技术和业务带宽。为降低存储需求,算法引入...
该文提出了一种基于Q学习的联合无线资源管理(JRRM)算法,用于异构无线接入技术条件下B3G系统的自主资源优化。JRRM控制器通过与无线环境的"试错"交互,学会为每个会话分配合适的接入技术和业务带宽。为降低存储需求,算法引入了反向传播神经网络用于泛化其输入状态空间。仿真结果表明,该算法不仅通过在线学习实现了JRRM的自主化,且在频谱效用和阻塞率之间获得了很好的性能折衷。
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关键词
无线
接入
技术
(
rat
)
联合接纳控制
带宽分配
Q学习
神经网络
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职称材料
题名
基于Q学习的自主联合无线资源管理算法
被引量：
9
1
作者
张永靖
冯志勇
张平
机构
北京邮电大学电信工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期676-680,共5页
基金
欧盟FP6端到端重配置(IST-2005-027714)
国家自然科学基金重点项目(60502035)
+1 种基金
国家863计划(2006AA01Z276)
科技部中欧盟科技合作项目(0516)资助课题
文摘
该文提出了一种基于Q学习的联合无线资源管理(JRRM)算法,用于异构无线接入技术条件下B3G系统的自主资源优化。JRRM控制器通过与无线环境的"试错"交互,学会为每个会话分配合适的接入技术和业务带宽。为降低存储需求,算法引入了反向传播神经网络用于泛化其输入状态空间。仿真结果表明,该算法不仅通过在线学习实现了JRRM的自主化,且在频谱效用和阻塞率之间获得了很好的性能折衷。
关键词
无线
接入
技术
(
rat
)
联合接纳控制
带宽分配
Q学习
神经网络
Keywords
Radio Access Technology （
rat
）
Joint admission control
Bandwidth allocation
Q-learning
Neural network
分类号
TN915.65 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Q学习的自主联合无线资源管理算法
张永靖
冯志勇
张平
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
9
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