利用A2C-ac的城轨车车通信资源分配算法

在城市轨道交通列车控制系统中,车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式,利用列车间直接通信来降低通信时延,提高列车运行效率。在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下,针对复用T2G链路产生的干扰问题,在保证用户通信质量的前提下,该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的改进优势演员-评论家(A2C-ac)资源分配算法。首先以系统吞吐量为优化目标,以T2T通信发送端为智能体,策略网络采用分层输出结构指导智能体选择需复用的频谱资源和功率水平,然后智能体做出相应动作并与T2T通信环境交互,得到该时隙下T2G用户和T2T用户吞吐量,价值网络对两者分别评价,利用权重因子β为每个智能体定制化加权时序差分(TD)误差,以此来灵活优化神经网络参数。最后,智能体根据训练好的模型联合选出最佳的频谱资源和功率水平。仿真结果表明,该算法相较于A2C算法和深度Q网络(DQN)算法,在收敛速度、T2T成功接入率、吞吐量等方面均有明显提升。