一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配...
授权
摘要
本发明提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的车对车(V2V)通信资源分配方法，V2V通信使用网络切片技术接入5G网络，利用深度强化学习优化策略获得最优的V2V用户信道分配和发射功率联合优化策略，V2V用户通过选择合适的发射功率和信道，来降低V2V链路之间的相互干扰，在满足链路延迟约束下，最大化V2V链路的系统总吞吐量。本发明使用DDPG算法可以有效解决V2V用户信道分配和功率选择的联合优化问题，可以在一系列连续动作空间的优化中表现稳定。
基本信息
专利标题 ：
一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112995951A
申请号 ：
CN202110273529.0
公开（公告）日 ：
2021-06-18
申请日 ：
2021-03-12
授权号 ：
CN112995951B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
王书墨宋晓勤柴新越缪娟娟王奎宇
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市御道街29号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202110273529.0
主分类号 ：
H04W4/44
IPC分类号 ：
H04W4/44 H04W4/46 H04W24/02 H04W24/06 H04W28/02
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-07-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 4/44
申请日 : 20210312
申请日 : 20210312
2021-06-18 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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