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摘要:
为提高分布式认知无线网络认知用户信道与功率分配算法的能量效率和收敛速度,将单位能量的平均比特数作为通信效率指标,平衡用户通信质量和系统能量消耗,提出一种基于多Agent协作强化学习的分布式信道与功率分配算法.在多Agent独立Q学习的基础上引入协作学习,各用户通过独立Q学习后,共享Q值并进行融合再学习.仿真结果表明,与基于能效的独立Q学习算法、独立Q学习算法以及随机功率分配算法相比,该算法能够有效提高认知用户发射功率和信道分配时的收敛速度.
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文献信息
篇名 基于分布式协作Q学习的信道与功率分配算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 信道与功率分配 协作Q学习 认知无线电 能量效率 冲突概率
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 移动互联与通信技术
研究方向 页码范围 160-164,174
页数 6页 分类号 TP925.5
字数 3730字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0050704
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵知劲 杭州电子科技大学通信工程学院 200 1531 19.0 29.0
2 徐琳 杭州电子科技大学通信工程学院 7 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
信道与功率分配
协作Q学习
认知无线电
能量效率
冲突概率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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