针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型...针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。展开更多
为了保证认知无线网络中次用户本身的通信服务质量,同时降低次用户因发射功率不合理而造成的功率损耗,提出了一种基于SumTree采样结合深度双Q网络(Double Deep Q Network,Double DQN)的非合作式多用户动态功率控制方法。通过这种方法,...为了保证认知无线网络中次用户本身的通信服务质量,同时降低次用户因发射功率不合理而造成的功率损耗,提出了一种基于SumTree采样结合深度双Q网络(Double Deep Q Network,Double DQN)的非合作式多用户动态功率控制方法。通过这种方法,次用户可以不断与辅助基站进行交互,在动态变化的环境下经过不断的学习,选择以较低的发射功率完成功率控制任务。其次,该方法可以解耦目标Q值动作的选择和目标Q值的计算,能够有效减少过度估计和算法的损失。并且,在抽取经验样本时考虑到不同样本之间重要性的差异,采用了结合优先级和随机抽样的SumTree采样方法,既能保证优先级转移也能保证最低优先级的非零概率采样。仿真结果表明,该方法收敛后的算法平均损失值能稳定在0.04以内,算法的收敛速度也至少快了10个训练回合,还能提高次用户总的吞吐量上限和次用户功率控制的成功率,并且将次用户的平均功耗降低了0.5 mW以上。展开更多
文摘针对车联网中高通信需求和高移动性造成的车对车链路(Vehicle to Vehicle,V2V)间的信道冲突及网络效用低下的问题,提出了一种基于并联门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合模型的车联网信道分配算法。算法以降低V2V链路信道碰撞率和空闲率为目标,将信道分配问题建模为分布式深度强化学习问题,使每条V2V链路作为单个智能体,并通过最大化每回合平均奖励的方式进行集中训练、分布式执行。在训练过程中借助GRU训练周期短和LSTM拟合精度高的组合优势去拟合深度双重Q学习中Q函数,使V2V链路能快速地学习优化信道分配策略,合理地复用车对基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道资源,实现网络效用最大化。仿真结果表明,与单纯使用GRU或者LSTM网络模型的分配算法相比,该算法在收敛速度方面加快了5个训练回合,V2V链路间的信道碰撞率和空闲率降低了约27%,平均成功率提升了约10%。
