典型文献
基于深度强化学习的多小区NOMA能效优化功率分配算法
文献摘要：
在下行多小区非正交多址接入系统中,功率分配是决定系统性能的关键因素之一.由于多小区系统间的功率优化问题的非凸性,获得最优功率分配在求解上非常困难.为此提出了一种基于深度强化学习最大化能效的功率分配算法,将深度Q网络作为动作?状态值函数,将系统能效直接设置为奖励函数,优化信道功率分配,使系统能量效率最大化.仿真结果表明,该算法比加权最小均方误差、分式规划、最大功率和随机功率算法等能够获得更高的系统能量效率,在算法计算复杂度、收敛速度和稳定性方面也有较好表现.
文献关键词：
深度Q网络;能量效率;非正交多址接入;功率分配;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
胡浪涛;毕松姣;刘全金;吴建岚;杨瑞
作者机构：
安庆师范大学电子工程与智能制造学院 安徽 安庆 246133
文献出处：
引用格式：
[1]胡浪涛;毕松姣;刘全金;吴建岚;杨瑞-.基于深度强化学习的多小区NOMA能效优化功率分配算法)[J].电子科技大学学报,2022(03):384-391
A类：
B类：
深度强化学习,NOMA,能效优化,优化功率分配,功率分配算法,非正交多址接入,接入系统,系统性能,区系,功率优化,优化问题,非凸性,最优功率分配,配在,状态值,值函数,系统能效,奖励函数,信道,系统能量,能量效率,最小均方误差,分式规划,最大功率,算法计算,计算复杂度,收敛速度
AB值：
0.351136
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