【摘 要】
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针对室内无线网络中的能量消耗过大问题,提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN),优化室内无线网络的能量效率;然后将能量消耗指数作为奖罚值,利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿真结果表明,所提出的算法可以动态调整发射功率,在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法和注水算法,可以有效地降低室内无线网络的能耗。
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61861039),甘肃省科技计划(18YF1GA060),西北师范大学青年教师科研能力提升计划创新团队项目“下一代无线网络关键技术”。
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针对室内无线网络中的能量消耗过大问题,提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN),优化室内无线网络的能量效率;然后将能量消耗指数作为奖罚值,利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿真结果表明,所提出的算法可以动态调整发射功率,在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法和注水算法,可以有效地降低室内无线网络的能耗。
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