【摘 要】
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在下行多小区非正交多址接入系统中，功率分配是决定系统性能的关键因素之一。由于多小区系统间的功率优化问题的非凸性，获得最优功率分配在求解上非常困难。为此提出了一种基于深度强化学习最大化能效的功率分配算法，将深度Q网络作为动作-状态值函数，将系统能效直接设置为奖励函数，优化信道功率分配，使系统能量效率最大化。仿真结果表明，该算法比加权最小均方误差、分式规划、最大功率和随机功率算法等能够获得更高的系统能
【机 构】
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安庆师范大学电子工程与智能制造学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61603003,62171002）； 安徽省教育厅自然科学基金（KJ2019A0554）；
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在下行多小区非正交多址接入系统中，功率分配是决定系统性能的关键因素之一。由于多小区系统间的功率优化问题的非凸性，获得最优功率分配在求解上非常困难。为此提出了一种基于深度强化学习最大化能效的功率分配算法，将深度Q网络作为动作-状态值函数，将系统能效直接设置为奖励函数，优化信道功率分配，使系统能量效率最大化。仿真结果表明，该算法比加权最小均方误差、分式规划、最大功率和随机功率算法等能够获得更高的系统能量效率，在算法计算复杂度、收敛速度和稳定性方面也有较好表现。
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