毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配

作     者：施钊 孙长印 江帆 SHI Zhao;SUN Changyin;JIANG Fan

作者机构：西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 

基　　金：国家自然科学基金(61801382,61871321) 国家科技重大专项(2017ZX03001012-005) 陕西省自然科学基金重点项目(2019JZ-06) 陕西省重点研发计划“重点产业创新链(群)-工业领域”项目(2019ZDLGY07-06) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2020年第46卷第12期

页      码：185-192页

摘      要：毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益,但毫米波通信场景中干扰复杂多变,并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。为此,基于Q-Learning算法,提出一种考虑毫米波链路高间歇性概率的功率分配方案。基于泊松簇过程对随机部署的基站用户系统进行建模,分析链路阻断对有用信号和干扰信号带来的不同影响,并将利己利他策略引入Q-Learning算法的状态和回报函数设计中,通过机器学习策略得到功率分配最优解。仿真结果表明,与未考虑链路阻塞概率的CDP-Q方案相比,该方案由于根据链路动态链接状况进行最优功率分配,显著提升了系统总容量。

主 题 词：毫米波通信 链路阻塞 Q-Learning算法 功率分配 泊松簇过程 利己利他策略 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.19678/j.issn.1000-3428.0056421

馆 藏 号：203993735...