【摘 要】
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NB-IoT作为低功耗广域物联网技术,目标之一是比GSM和LTE更大的覆盖性,而该协议采用三等级覆盖类别,使得相同覆盖等级下所有终端使用相同的上行覆盖增强配置,划分粒度较粗,造成部分终端资源浪费。本文根据终端实际上行信道质量研究上行覆盖参数优化配置方案,对保证NB-IoT上行通信可靠性、降低上行通信时延等具有重要意义。深度强化学习较好解决了策略优化领域中训练不稳定问题,可用于决策处理,因此,基于深
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NB-IoT作为低功耗广域物联网技术,目标之一是比GSM和LTE更大的覆盖性,而该协议采用三等级覆盖类别,使得相同覆盖等级下所有终端使用相同的上行覆盖增强配置,划分粒度较粗,造成部分终端资源浪费。本文根据终端实际上行信道质量研究上行覆盖参数优化配置方案,对保证NB-IoT上行通信可靠性、降低上行通信时延等具有重要意义。深度强化学习较好解决了策略优化领域中训练不稳定问题,可用于决策处理,因此,基于深度强化学习技术,研究NB-IoT网络上行覆盖增强参数优化配置,以保障其覆盖性能,主要完成以下研究工作:（1）分析讨论了NB-IoT覆盖增强现有相关研究成果,指出在NB-IoT上行覆盖增强优化配置中应同时考虑上行重复传输次数、子载波间隔及数量和MCS（Modulation and Coding Scheme）三个因素。同时,讨论了深度强化学习技术和无线通信相结合的优势,提出将深度强化学习技术应用于NB-IoT上行覆盖增强保障问题的思路。（2）针对现有NB-IoT协议中覆盖增强设置粒度较粗的问题,提出一种基于DDQN的NB-IoT上行覆盖资源分配方案DDQN-CE（Double DQN based Coverage Enhancement）,该方案考虑每个UE的上行链路状态,将NB-IoT上行覆盖资源分配问题建模为深度强化学习过程,优化目标是使上行数据可靠传输（BLER≤10%）,并最小化上行通信时延。智能体通过与NB-IoT通信环境的信息交互进行训练学习,使智能体的神经网络参数收敛,最终实现对NB-IoT上行覆盖多维参数的优化配置。基于NS3-Gym开源框架对该方案进行了仿真分析,该方案能增强NB-IoT上行通信的可靠性,减小上行通信时延,扩大上行通信覆盖范围,可显著提高NB-IoT上行通信覆盖的整体性能。（3）设计并实现了NB-IoT上行覆盖增强的智能路灯原型系统,该原型系统对路灯可以实现远程监控和基于策略的智能控制,并结合NB-IoT上行覆盖增强优化方案对智能路灯终端上行覆盖的相关参数进行配置,从而智能路灯终端上行覆盖性能得到提升,基站覆盖小区的终端连接数量进一步提高。
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