基于强化学习(Reinforcement Learning,RL),在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)的前提下,研究了人机物混合接入的异构网络中通信-计算资源联合分配算法。建立了一种新型人机物混合接入的异构网络拓扑结构。在最小服务质量需求...
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基于强化学习(Reinforcement Learning,RL),在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)的前提下,研究了人机物混合接入的异构网络中通信-计算资源联合分配算法。建立了一种新型人机物混合接入的异构网络拓扑结构。在最小服务质量需求、无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)传输功率等限制条件下,将信道分配、功率分配和计算资源联合分配问题建模为最小化系统时延和能耗的多目标优化问题。基于强化学习理论和多智能体马尔可夫决策过程,提出一种分布式Q学习通信-计算资源联合分配(Distributed Q-learning Communication and Computing joint Resources Allocation,DQ-CCRA)算法。该算法与现有算法相比,不仅能够降低人类型设备对物类型设备的干扰,还能有效减小系统时延和能耗,将系统总开销降低7.4%。
在用户数量激增的应急通信场景下,为保证地面用户的通信质量,提出了基于距离约束的用户自适应接入方案。首先采用泊松点距离约束策略(Poisson Point under Distance Constraint,PPDC)对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的位置进行建...
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在用户数量激增的应急通信场景下,为保证地面用户的通信质量,提出了基于距离约束的用户自适应接入方案。首先采用泊松点距离约束策略(Poisson Point under Distance Constraint,PPDC)对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的位置进行建模,避免无人机区域重叠带来的干扰问题。其次,引入基站负载传输协议(Base Station Load Transfer Protocol,BSLTP),当接入基站的用户数量超过给定阈值时,超载用户由无人机提供服务。此外,分别分析了地面基站和无人机的覆盖性能,得到了系统整体覆盖概率,并研究了无人机高度、覆盖半径、激增用户密度对网络覆盖性能的影响。最后,通过仿真验证了理论结果的正确性,且所提部署方案能够有效提升网络覆盖性能。
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