[发明专利]一种基于强化学习的波束训练方法有效
| 申请号： | 202110548704.2 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113285740B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 杨绿溪;张天怡;徐佩钦;周京鹏;俞菲;徐琴珍 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04B7/0426 | 分类号： | H04B7/0426;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 孙建朋 |
| 地址： | 211102 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波束训练方法，包括以下步骤，在初始时隙内，基站搜索整个码本找到最佳波束作为发送波束；初始化强化学习Q值估计网络、目标Q值网络和经验池；在每一个时隙内，通过上一时隙内的波束训练结果得到状态，并输入Q值估计网络，得到动作；在时隙内执行动作，计算奖励值，并根据波束训练结果得到状态；在时隙的剩余时间内传输有效数据，并将交互数据存入经验池；在数据传输的后台训练网络，更新Q值估计网络和目标Q值网络的网络参数。本发明利用强化学习DQN算法进行波束训练，可以自适应地调整待训练的波束集合，从而极大地减小了波束训练的开销，提升了系统的有效可达速率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 波束 训练 方法 | ||
【主权项】：
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