[发明专利]一种基于深度强化学习的无蜂窝大规模MIMO功率分配方法在审
| 申请号： | 202111569023.0 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114268348A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 李春国;孙希茜;徐澍;王东明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04B7/0426 | 分类号： | H04B7/0426;H04W52/14;H04W52/26;H04W52/42;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： | 唐少群 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无蜂窝大规模MIMO功率分配方法，包括：构建无蜂窝大规模MIMO系统，以AP与UE之间的功率控制系数为优化参数，提出下行链路功率分配的优化问题；将优化问题建模为一个马尔可夫决策过程，并构建可以与强化学习模型交互的无蜂窝大规模MIMO环境；建立DDQN网络拟合用于评价功率控制系数的Q函数，与无蜂窝大规模MIMO环境交互，训练Dueling DDQN网络，使得MDP问题的累积收益最大，最终得到各个AP与UE之间的功率控制系数。与传统的基于优化的算法相比，本方法通过建立环境，让强化学习模型与之交互的方式获得优解，而无需针对问题建立精确的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 蜂窝 大规模 mimo 功率 分配 方法 | ||
【主权项】：
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