分享一种强化学习的建模过程,它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法,资源分配是指通信网络中,频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的,怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗,这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。
2024-06-26 09:50:15 935KB 强化学习 多智能体 无人机 资源分配
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假设存在两个载波,每个载波有10个子载波,有5个用户需要竞争这些资源,在每个时间片中只有一个用户可以分配到任何一个载波的子载波资源上。我们使用随机生成的信道质量矩阵作为输入数据,并在每个时间片中根据当前分配和信道质量计算每个用户的总分配权值,然后将资源分配给具有最高权值的用户。 运行此代码会生成一个大小为 2x10x5x3 的资源分配矩阵,其中每个元素都是 0 或 1,表示每个时间片、每个载波、每个子载波是否分配给某个用户。
2024-04-06 14:01:32 739B
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针对单天线多跳系统中的资源分配策略进行了研究,重点研究了基于能效最优的功率分配算法。所提算法以系统能效最大化为设计目标,以满足指定的系统服务质量(QoS, quality of service)为约束条件,建立了以源节点和中继节点发射功率为设计变量的数学优化模型。通过大信噪比区间近似等效,将原始的非凸优化问题转化为凸优化问题。再利用拉格朗日对偶函数凸优化算法,并借助于LambertW函数,最终得到一种功率分配方案的闭合形式解,避免了采用交替迭代方法来求解最优化问题。相比传统以系统频谱效率最大化为目标的算法,所提算法能更好地提升系统整体能效,同时降低了功率分配算法的复杂度。
2023-04-09 13:33:49 610KB 能效 资源分配 凸优化
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针对已有算法对系统容量和高公平性兼顾较差的情况,提出了一种满足公平性的系统容量最大化资源分配算法。在子载波分配中通过建立信道效率控制模型,给当前用户分配信道效率最高的子载波,将信道增益低于门限值的子载波重新分配,改进了最大化最小(max-min)用户速率模型。在功率分配中将系统模型转化成用注水线表示的数学模型,首先求解各用户的注水线,再求解各用户的功率分配,保证了用户间比例公平性。两种信噪比情形下的仿真和分析表明,整个方案计算复杂度稍低,系统容量获得较大提升,并且用户间的公平性始终为1。
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具有分布式天线的OFDM系统中的节能资源分配
2023-03-23 15:13:34 350KB 研究论文
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为了提高异构网络的能量效率和参数摄动抑制能力,减小跨层干扰,提出了一种基于能量效率最大的异构非正交多址接入网络稳健资源分配算法。首先,考虑宏用户干扰功率约束、小蜂窝基站功率约束、资源块分配约束及小蜂窝用户服务质量约束,将资源优化问题建模为混合整数非线性分式规划问题。其次,考虑椭球有界信道不确定模型,利用凸松弛法、Dinkelbach法和连续凸近似法,将原问题转化为等价的凸优化形式,并利用拉格朗日对偶方法获得解析解。仿真结果表明,与完美CSI算法相比,所提算法具有较好的能效和稳健性。
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D2D(device-to-device)通信由于直通链路距离短,可以带来信道增益、复用增益和跳数增益,对提高蜂窝网络的频谱效率和能量效率有很大帮助。同时同频收发的全双工通信可提升D2D通信的性能,被广泛认为是下一代蜂窝网络的关键技术之一。首先概述了全双工D2D通信的特点,结合未来5G通信系统的需求阐明了其重要性并介绍了其主要应用;然后论述了全双工D2D通信资源分配的研究现状和存在问题;最后,探讨了全双工D2D 通信的未来研究方向并进行了总结。
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摘要:提高无线资源利用效率是缓解日益增长的无线通信需求和有限的可用传输资源之间矛盾的主要途径。基于多点协调(coordinated multipoint,CoMP)传输技术的异构网络在提高频谱效率和能量效率方面具有巨大的潜力,近年来受到学术界和工业界的广泛关注。在研究基于CoMP技术的异构网络资源分配问题的基础上,提出了一种基于交叉熵方法的分布式频谱资源调度算法。仿真实验验证了本文提出方法在系统吞吐量、能量效率以及用户公平性等方面的有效性。
2023-02-27 16:21:14 2.51MB 异构网络 多点协调传输 资源分配
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基于低轨卫星的的MF-TDMA资源分配算法,段凯峰,张勇,为了提高低轨卫星通信系统的资源使用率,和用户体验质量,以MF-TDMA体制下的资源分配方法为研究对象,首先建立了低轨卫星通信系统的时��
2023-02-17 17:32:04 700KB 低轨卫星 MF-TDMA 资源分配
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随着智能交通的发展,自动驾驶、智能车载交互、安全预警等新型车载应用不断涌现,独立车辆依靠自身有限的计算资源难以运行这些种类繁多且具有大量计算需求和时延需求的应用。雾计算通过将计算任务分布在网络边缘的设备中,运用虚拟化、分布式计算和并行计算技术,使用户能够按需动态地获取计算能力、存储空间等服务。将雾计算架构应用于车联网能够有效缓解计算量大、低时延车载应用与车辆有限且不均的资源分布之间的矛盾。从分析车—车通信、车—基础设施通信以及车辆时延容忍网络通信的信道容量入手,建立车联网异构接入的多业务资源优化模型,通过联合调度各类车联雾资源,实现智能交通应用的高效处理。仿真结果表明,所提出的强化学习算法能够有效地应对异构车联雾架构下的资源优化。
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