[发明专利]基于深度强化学习的联合重传URLLC资源调度方法有效
| 申请号： | 201911348750.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111182644B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 赵中原;李阳;高慧慧 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W72/12 | 分类号： | H04W72/12;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中海智圣知识产权代理有限公司 11282 | 代理人： | 李奎书 |
| 地址： | 100086 北京市海淀区西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的联合重传URLLC资源调度方法包括：采集URLLC的数据包信息、信道信息作为训练数据；建立基于深度强化学习的联合重传URLLC资源调度决策模型，并利用训练数据对模型参数进行训练；对所得深度强化学习的URLLC资源调度决策模型进行性能评估直至满足性能需求；收集当前mini‑slot的URLLC数据包信息、信道信息；将所获得的信息输入基于深度强化学习的URLLC资源调度决策模型，获得资源调度决策结果；根据资源调度决策结果，URLLC数据包进行资源分配。本发明基于深度强化学习的方法对URLLC数据包信息以及信道状态信息进行训练，得到URLLC数据包调度资源决策结果，根据决策结果合理分配调度资源，在满足URLLC传输要求的基础上解决了功率和时频资源浪费问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 联合 urllc 资源 调度 方法 | ||
【主权项】：
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