【摘 要】
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随着近些年车联网的蓬勃发展,越来越多的车辆接入到无线网络中。但目前移动通信采用的正交多址接入技术(OMA)使网络无法给众多的车辆移动终端提供通信服务,高能耗及低能源利
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室; 青岛智能产业技术研究院; 青岛慧拓机器智能有限公司; 北京科技大学; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61702519）;中国科协青年人才托举工程（2017QNRC001）;英特尔智能网联汽车大学合作研究中心项目(ICRI–IACV);北京市科委项目（Z181100008918007）资助
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随着近些年车联网的蓬勃发展,越来越多的车辆接入到无线网络中。但目前移动通信采用的正交多址接入技术(OMA)使网络无法给众多的车辆移动终端提供通信服务,高能耗及低能源利用效率将给通信运营商带来巨大的负担,因此,能否在提高网络容量的同时降低功耗是丞需解决的关键问题。利用非正交多址接入技术(NOMA),将多个用户的信号在同一子信道功率域上叠加进行传输,可以有效提高频率资源的利用效率并提高通信网络的系统容量。利用actor-critic强化学习算法进行网络资源分配可以使网络与环境进行交互并不断调整资源分配策略。在NOMA系统接收端,可利用连续干扰消除技术(SIC)让每个用户都能够成功解码而不会出现解码错误的情况。本文提出的基于强化学习和非正交多址接入的车联网无线资源分配算法可实现同时提升网络容量和降低功耗的目的。
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