[发明专利]无蜂窝大规模分布式MIMO系统中基于深度强化学习的低精度ADC量化比特数分配方法有效
| 申请号： | 202110917174.4 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113660062B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李佳珉;汪晗;朱鹏程;王东明;尤肖虎 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L1/00 | 分类号： | H04L1/00;H04B7/0413;H04L25/02;G06N3/04;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： | 陈国强 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无蜂窝大规模分布式MIMO系统中基于深度强化学习的低精度ADC量化比特数分配方法，包括以下步骤：步骤一，建立系统频谱效率和能量效率联合最大化问题；步骤二，通过深度强化学习算法，迭代求解步骤一建立的问题。本发明将一个多目标优化问题转化为单目标优化问题，利用深度强化学习，将复杂的数学求解问题转化为神经网络参数优化问题，所提出算法能够快速求解出联合优化系统频谱效率和能量效率的RAU量化比特分配方案，且具有大尺度信息的自适应性，获得比等精度量化比特分配更优的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 蜂窝 大规模 分布式 mimo 系统 基于 深度 强化 学习 精度 adc 量化 比特 分配 方法 | ||
【主权项】：
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