典型文献
基于深度无监督学习的多小区蜂窝网资源分配方法
文献摘要：
针对多小区蜂窝网络资源分配所要求的低能耗、高速率和低延时问题,提出一种基于深度无监督学习的多小区蜂窝网络资源分配方法.首先,构建基于无监督学习的深度功率控制神经网络,通过约束处理输出优化的信道功率控制方案以最大化能量效率的期望;然后,构建基于无监督学习的深度信道分配神经网络,通过约束处理输出优化的信道分配方案,并联合前期训练好的深度功率控制神经网络拟合输出优化的信道功率,进一步优化能量效率的期望.仿真结果表明,所提出的方法在保证低计算时延的同时可获得优于其他算法的能量效率和传输速率.
文献关键词：
蜂窝网;资源分配;无监督学习;深度神经网络;能量效率
中图分类号：
作者姓名：
孙明;王淑梅;郭媛;曹伟;徐耀群
作者机构：
齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006;哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院,哈尔滨150028
文献出处：
引用格式：
[1]孙明;王淑梅;郭媛;曹伟;徐耀群-.基于深度无监督学习的多小区蜂窝网资源分配方法)[J].控制与决策,2022(09):2333-2342
A类：
B类：
无监督学习,资源分配方法,蜂窝网络,网络资源分配,所要,低能耗,高速率,低延时,延时问题,功率控制,过约束,约束处理,控制方案,能量效率,信道分配,分配方案,练好,时延,传输速率,深度神经网络
AB值：
0.230736
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