文档名：基于SumTree采样结合Double DQN的非合作式多用户动态功率控制方法
摘要：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(DoubleDeepQNetwork,DoubleDQN)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0.5mW以上.
作者：刘骏 王永华 王磊 尹泽中Author：LIUJun WANGYonghua WANGLei YINZezhong
作者单位：广东工业大学自动化学院,广州510006
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(10)
分类号：TN929.5
关键词：认知无线网络(CRN) 功率控制 SumTree采样 深度强化学习
Keywords：cognitiveradionetwork(CRN) powercontrol SumTreesampling deepreinforcementlearning
机标分类号：TN925.93TP393TN830.4
在线出版日期：2023年11月3日
基金项目：国家自然科学基金，广东省研究生教育创新计划项目基于SumTree采样结合DoubleDQN的非合作式多用户动态功率控制方法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(10)刘骏 王永华 王磊 尹泽中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(DoubleDeepQNetwork,DoubleDQN)的非合作式多用户动态功率控制方...参考文献和引证文献
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