超密集异构网中的Q学习资源调度算法

• 作者: 史上乐 尼俊红
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 超密集部署 资源调度 Q学习 干扰协调 吞吐量优化 资源分配
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 电子与信息器件
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.18.002

摘要

在超密集异构蜂窝网络中,随着低功率基站大量增加,且复用相同的频谱资源,小区间干扰(ICI)可能会变得很强,从而降低系统整体吞吐量.因此,文中提出一种基于Q学习的资源调度(QLRS)算法以尽可能地最大化系统容量.算法首先将小基站进行分簇,在每个调度周期根据簇内用户数量为每个簇调度资源;然后以系统整体吞吐量和能效为优化目标,对簇内有关联用户的小小区进行资源变更和优化,并将收益记录于Q表中,Q表经多次迭代收敛后,得到系统最优资源分配方案.仿真结果表明,与其他资源分配算法相比,文中提出的算法在保证能源效率与宏蜂窝吞吐量的条件下,进一步提高了系统整体吞吐量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尼俊红	华北电力大学电子与通信工程系	14	53	4.0	6.0
2	史上乐	华北电力大学电子与通信工程系	1	0	0.0	0.0