資料介紹
毫米波通信可在5G無線通信系統(tǒng)超密集網(wǎng)絡場景中提供顯著的系統(tǒng)容量增益,但毫米波通信場景中干擾復雜多變,并且小區(qū)邊緣用戶動態(tài)鏈路的高阻塞率會引起中斷問題。為此,基于Q- Learning算法,提出一種考慮毫米波鏈路高間歇性概率的功率分配方案。基于泊松簇過程對隨機部署的基站用戶系統(tǒng)進行建模,分析鏈路阻斷對有用信號和干擾信號帶來的不同影響,并將利己利他策略引入 Q-learning算法的狀態(tài)和回報函數(shù)設計中,通過機器學習策略得到功率分配最優(yōu)解。仿真結果表明,與未考慮鏈路阻塞概率的CDP-Q方案相比,該方案由于根據(jù)鏈路動態(tài)鏈接狀況進行最優(yōu)功率分配,顯著提升了系統(tǒng)總容量。
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