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基于强化学习的认知车联网资源分配方案

徐浩东

福州大学

与传统的认知物联网不同，认知车联网（Cognitive Internet of Vehicles,CIoV）的特点是车辆具有高移动性，这就导致了信道状态信息（Channel State Information,CSI）的快速变化，因此难以获得完美的CSI。在这一背景下，研究了CIoV的联合信道分配和功率控制的资源分配问题，旨在最大限度地提高所有车辆用户的总吞吐量。此外，提出了一种混合深度强化学习算法，以解决离散的信道分配和连续的功率控制。仿真实验表明，与其他未考虑未知CSI的方案相比，所提方案有效地提高了CIoV的总吞吐量。
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【栏　目】 网络与系统
【分　类】 工程技术
【关键词】 认知车联网 未知信道状态信息 深度强化学习 资源分配
【出　处】 《通信技术》2023年03期 第298-304页 （共7页）
【基　金】 国家自然科学基金：基于能量采集的认知无线电频谱感知及接入方法的研究（61871133）~~

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通信技术（2023年03期）

导出/参考文献
[1]徐浩东. 基于强化学习的认知车联网资源分配方案[J]. 通信技术 . 2023(01): 298-304.

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