[发明专利]基于改进回报函数的深度强化学习认知网络功率控制方法有效
| 申请号： | 202110647638.4 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113395757B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 汤春瑞;张维思;张音捷;李一兵;郝向宁;栾磊;张驰;贺平 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军通信士官学校 |
| 主分类号： | H04W52/18 | 分类号： | H04W52/18;H04W52/28;H04W52/34;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 李猛 |
| 地址： | 116000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于改进回报函数的深度强化学习认知网络功率控制方法，属于认知无线电技术领域，为了解决增加频谱的利用率的问题，要点是建立两个相同结构的神经网络；次用户通过辅助传感节点与环境互动进行学习，并基于改进后的回报函数取得细致反馈，最终获得序列样本，而后将序列样本存储至记忆库中；记忆库的存储达到额度时，对记忆库中样本进行均匀抽样，表现神经网络目标为最小化表现网络输出与目标网络输出的平方差，次用户进行新的互动之后，最新的序列样本会取代最旧的序列样本；每经过一定次数迭代，将表现网络参数赋予目标网络；完成所有迭代循环后获得完整神经网络模型，效果是次用户能够智能调整自己功率保证主次用户都能成功进行数据传输。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 回报 函数 深度 强化 学习 认知 网络 功率 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军空军通信士官学校，未经中国人民解放军空军通信士官学校许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110647638.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
