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毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配
被引量：
4
1
作者
施钊
孙长印
江帆
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期185-192,共8页
毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益,但毫米波通信场景中干扰复杂多变,并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。为此,基于Q-Learning算法,提出一种考虑毫米波链路高间歇性概率的功率分配...
毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益,但毫米波通信场景中干扰复杂多变,并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。为此,基于Q-Learning算法,提出一种考虑毫米波链路高间歇性概率的功率分配方案。基于泊松簇过程对随机部署的基站用户系统进行建模,分析链路阻断对有用信号和干扰信号带来的不同影响,并将利己利他策略引入Q-Learning算法的状态和回报函数设计中,通过机器学习策略得到功率分配最优解。仿真结果表明,与未考虑链路阻塞概率的CDP-Q方案相比,该方案由于根据链路动态链接状况进行最优功率分配,显著提升了系统总容量。
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关键词
毫米波通信
链路阻塞
Q-Learning算法
功率分配
泊松簇过程
利己利他策略
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职称材料
题名
毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配
被引量：
4
1
作者
施钊
孙长印
江帆
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期185-192,共8页
基金
国家自然科学基金(61801382,61871321)
国家科技重大专项(2017ZX03001012-005)
+1 种基金
陕西省自然科学基金重点项目(2019JZ-06)
陕西省重点研发计划“重点产业创新链(群)-工业领域”项目(2019ZDLGY07-06)。
文摘
毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益,但毫米波通信场景中干扰复杂多变,并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。为此,基于Q-Learning算法,提出一种考虑毫米波链路高间歇性概率的功率分配方案。基于泊松簇过程对随机部署的基站用户系统进行建模,分析链路阻断对有用信号和干扰信号带来的不同影响,并将利己利他策略引入Q-Learning算法的状态和回报函数设计中,通过机器学习策略得到功率分配最优解。仿真结果表明,与未考虑链路阻塞概率的CDP-Q方案相比,该方案由于根据链路动态链接状况进行最优功率分配,显著提升了系统总容量。
关键词
毫米波通信
链路阻塞
Q-Learning算法
功率分配
泊松簇过程
利己利他策略
Keywords
millimeter-Wave(mm-Wave)communication
link
block
Q-Learning
algorithm
power
allocation
Poisson
Cluster
Process(PCP)
egoistic
and
altruistic
strategy
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配
施钊
孙长印
江帆
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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