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基于深度学习的D2D网络功率控制策略

D2D network power control strategy based on deep learning
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摘要 本文提出了一种基于深度学习的D2D蜂窝通信网络功率控制策略。在所提方案中,考虑来自蜂窝用户设备和D2D用户间的干扰,通过深度神经网络自主学习D2D用户设备的传输功率,从而约束蜂窝用户设备的干扰实现D2D用户设备加权总和的最大化。与现有的传输功率控制方案不同,复杂的优化问题必须以迭代的方式牺牲更多的计算时间,本文所提方案以相对较低的计算时间来实现功率控制。仿真结果表明,本文所提方案以足够短的计算时间最大化D2D用户设备的加权总和。
作者 彭艺 付晓霞 刘煜恒 安浩杰 Peng Yi;Fu Xiaoxia;Liu Yuheng;An Haojie
出处 《数据通信》 2021年第5期10-14,共5页
基金 国家自然科学基金项目(No.61761025,No.61861023)。
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