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摘要:
针对超密集组网用户体验需求和无线资源利用率低的问题,在满足用户需求基础上,结合深度学习强大的感知能力提取时变的信道特征,利用强化学习优化信道接入策略,减少海量设备在无线连接过程中遇到的接入碰撞,在用户QoS的约束下实现系统平均吞吐量最大化的目标,提高资源利用率.实验表明,该方法能够保证用户最低QoS要求下提高系统平均吞吐量,提升终端侧接入成功率,有效利用无线网络频谱资源.
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基于深度强化学习的航路点飞行冲突解脱
飞行冲突
深度强化学习
深度Q网络
航空器分离
5G技术与媒体的融合发展探析
5G技术
媒体融合
媒体发展
互联网发展
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 融合深度学习和强化学习的5G无线资源管理
来源期刊 移动通信 学科
关键词 无线资源管理 深度学习 强化学习 吞吐量最大化
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 研究与探讨|Research and Discussion
研究方向 页码范围 135-139,148
页数 6页 分类号 TN929.5
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1010.2021.04.022
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
无线资源管理
深度学习
强化学习
吞吐量最大化
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
移动通信
月刊
1006-1010
44-1301/TN
大16开
广州市新港中路381号(广州市1003信箱9分箱)
46-181
1973
chi
出版文献量(篇)
9277
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9
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