典型文献
无蜂窝大规模MIMO中基于深度强化学习的无人机辅助通信与资源调度
文献摘要：
无蜂窝大规模多入多出(MIMO)网络中分布式接入点(AP)同时服务多个用户,可以实现较大区域内虚拟MIMO的大容量传输;而无人机辅助通信能够为该目标区域热点或边缘用户提供覆盖增强.为了降低反馈链路负载,并有效提升无人机辅助通信的频谱利用率,该文研究了基于AP功率分配、无人机服务区选择和接入用户选择的联合调度;首先将AP功率分配和无人机服务区选择问题联合建模为双动作马尔可夫决策过程?(DAMDP),提出了基于Q-learning和卷积神经网络(CNN)的深度强化学习(DRL)算法;然后将用户调度构造为一个0-1优化问题,并分解成子问题来求解.仿真结果表明,该文提出的基于DRL的资源调度方案与现有方案相比,可以有效提升无蜂窝大规模MIMO网络中频谱利用率.
文献关键词：
无蜂窝大规模MIMO;无人机辅助通信;资源调度;深度增强学习
中图分类号：
作者姓名：
王朝炜;邓丹昊;王卫东;江帆
作者机构：
北京邮电大学电子工程学院 北京 100876;泛网无线通信教育部重点实验室 北京 100876;西安邮电大学通信与信息工程学院 西安 710061
文献出处：
引用格式：
[1]王朝炜;邓丹昊;王卫东;江帆-.无蜂窝大规模MIMO中基于深度强化学习的无人机辅助通信与资源调度)[J].电子与信息学报,2022(03):835-843
A类：
DAMDP
B类：
蜂窝,MIMO,深度强化学习,无人机辅助通信,资源调度,大规模多入多出,接入点,AP,大区域,内虚,大容量传输,目标区域,边缘用户,覆盖增强,链路,频谱利用率,功率分配,服务区,接入用户,用户选择,联合调度,联合建模,双动,马尔可夫决策过程,learning,DRL,用户调度,优化问题,分解成,子问题,调度方案,中频,深度增强学习
AB值：
0.350098
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