[发明专利]一种基于深度强化学习的CSMA优化方法在审
| 申请号： | 202111323723.1 | 申请日： | 2021-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN114051280A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王健;石广钊;张兆伟 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;H04W74/08;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： | 陈建和 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的CSMA优化方法针对当前时隙CSMA协议中二进制指数回退方案的不公平性，以及在网络规模较大时CSMA传输能力急剧下降的问题；本发明以类似时隙ALOHA的方式将数据划分时隙，单个节点使用深度强化学习的方式决定是否参与本时隙信道竞争，使得网络能够根据实际网络情况智能的进行信道分配，避免了时隙CSMA中发送成功的节点发送概率更高导致的不公平性，同时在网络规模较大时，节点能够智能的降低参与信道竞争的概率，从而避免了大量数据碰撞导致的性能急剧下降。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 csma 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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