【摘 要】
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全双工技术是5G/6G网络的重要使能技术之一。本文尝试将网络编码技术应用于全双工中继网络,旨在提升整个系统的多播/广播吞吐量性能。由于无线信道的时变性,在每个时隙里,中继基站可能无法成功地从宏基站接收一个数据包,同时中继基站发送出去的数据包也只能被部分用户成功接收。因此,如何利用好网络中的各种信息,例如当前信道状态信息（channel state information,CSI）、用户对各个数据包
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全双工技术是5G/6G网络的重要使能技术之一。本文尝试将网络编码技术应用于全双工中继网络,旨在提升整个系统的多播/广播吞吐量性能。由于无线信道的时变性,在每个时隙里,中继基站可能无法成功地从宏基站接收一个数据包,同时中继基站发送出去的数据包也只能被部分用户成功接收。因此,如何利用好网络中的各种信息,例如当前信道状态信息（channel state information,CSI）、用户对各个数据包的接收情况、信道参数等,来设计合理的编码传输方案,即对中继缓存中的数据包进行合理的优化调度,就成为了影响整个系统吞吐量的关键问题。针对上述挑战,本文的主要工作如下:1.介绍了无线网络中数据包调度优化问题的背景和挑战,总结了目前所存在的问题,分析了无线网络资源优化调度的相关技术基础。2.针对理想网络和非理想网络的两种不同场景,提出了两种基于CSI和一种不依赖于CSI的启发式数据包调度策略,并通过理论分析对不同启发式数据包调度策略进行了吞吐量性能比较。3.借助强化学习技术,提出了一种基于Q学习的数据包调度策略,并对不同系统参数对算法的收敛性影响进行了实验对比和分析讨论。4.通过仿真比较了本文提出的启发式数据包调度策略、基于Q学习的数据包调度策略、以及传统的不使用网络编码的数据包传输策略。仿真结果验证了所提出启发式数据包调度策略和基于Q学习的数据包调度策略的有效性。
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