【摘 要】
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随着全球汽车工业智能化和网络化的快速发展,车联网业务作为一种关键的通信技术,面临着频谱资源日益短缺的问题。有限的频谱资源作为各类无线通信的载体,如果不能得到充分的利用,无疑会造成极大的浪费。而机器学习尤其是强化学习的出现,为在高动态复杂环境下的车联网频谱资源分配提供了一种有效的方法。在本文中,主要工作如下:（1）本文针对多蜂窝用户（Cellular Users,CU）和设备到设备（Device t
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随着全球汽车工业智能化和网络化的快速发展,车联网业务作为一种关键的通信技术,面临着频谱资源日益短缺的问题。有限的频谱资源作为各类无线通信的载体,如果不能得到充分的利用,无疑会造成极大的浪费。而机器学习尤其是强化学习的出现,为在高动态复杂环境下的车联网频谱资源分配提供了一种有效的方法。在本文中,主要工作如下:（1）本文针对多蜂窝用户（Cellular Users,CU）和设备到设备（Device to Device,D2D）用户共存的单天线车载通信网络频谱配置问题,提出一种复杂动态环境中具有延迟约束的业务感知频谱访问机制。以实现车辆到车辆（Vehicle to Vehicle,V2V）和车辆到基础设施（Vehicle to Infrastructure,V2I）链路总容量最大化与链路干扰最小化的动态平衡为目标,提出了一种基于轻量化深度强化学习的区分优先级频谱分配方案。在一组公共带宽上使用深度Q-学习网络（Deep Q-learning Network,DQN）训练所提出的算法。仿真结果表明,该方案能在高动态车联网环境下快速有效地分配频谱资源,提高信道传输速率,实现业务优先级区分,对通信噪声具有良好的鲁棒性。（2）为进一步适应网络边缘设备的轻量化学习,本文引入了二值化和长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络,通过二值化进一步对数据进行压缩,通过LSTM网络来对数据进行预测。两者通过对数据的进一步处理,既可以简化网络运算复杂度又可以提升系统总体性能。根据所提出的四种不同方案,通过实验验证,对DNN输出数据先进行二值化后利用分布式LSTM网络进行数据预测后输入到DQN进行强化学习过程的方案能获得最好的性能,能有效进行频谱资源的合理利用,同时对通信噪声具有良好的鲁棒性。
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