[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机异构网络能效优化方法有效
| 申请号： | 202111524001.2 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114189891B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 陈佳美;吕时安;王垚;李玉峰;王宇鹏 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W52/24;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度强化学习的无人机异构网络能效优化方法，涉及空天一体化的网络优化技术领域。该方法在宏基站、微基站和无人机基站的框架下，采用特高频无线电波和毫米波频段。首先对多小区基站网络信道建模，并将问题归结成一个含有约束条件的优化问题。其次引入深度强化学习算法，将上述模型转化为马尔可夫决策过程。最后通过构建神经网络对参数拟合，输出合适的功率调整值，使累计奖励最大化，从而优化系统的能量效率。解决了在宏基站和微基站环境下覆盖率不足和传统算法收敛慢、能耗高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 网络 能效 优化 方法 | ||
【主权项】：
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