[发明专利]一种基于强化学习的无线异构车联网边缘卸载方案在审
| 申请号： | 202010537028.4 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN113613206A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 李帆远;林艳;闫帅;彭诺蘅;张一晋;束锋 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H04W4/44 | 分类号： | H04W4/44;H04W4/46;H04W28/02;H04W52/02 |
| 代理公司： | 南京德铭知识产权代理事务所(普通合伙) 32362 | 代理人： | 娄嘉宁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的无线异构车联网边缘卸载方案。在该方案中，用户车辆支持V2I、V2V两种卸载方式。实施本发明首先需要AP在每时隙的开头观察并收集路段中的环境信息，包括路段中所有基站车辆、用户车辆的位置以及所有V2I信道和V2V信道的信道增益。其次，基于收集到的环境状态，通过DQN网络，确定该时隙内所有用户车辆的任务卸载选择。然后，AP将卸载选择广播到所有相关车辆，使各用户车辆卸载任务至目标边缘服务器。最后，在时隙的末尾，AP接收所有用户车辆对这一时隙计算率的反馈，并以该反馈的函数作为回报，进而训练DQN网络。本发明可以实现在不同车辆数目、随机变化的车联网环境中通过训练获得用户车辆的最佳计算任务卸载选择，为计算密集型以及时延敏感性计算任务的车联网应用提供决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 无线 异构车 联网 边缘 卸载 方案 | ||
【主权项】：
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