基于深度强化学习的正交频分复用多小区蜂窝网资源分配方法

针对正交频分复用的多蜂窝网络系统，提出了一种基于深度强化学习的通信资源分配算法，该算法在满足资源分配高速率、低延时要求的前提下，同时产生信道分配方案和功率控制方案，从而最大化系统的能量效率。首先，在确定好基于正交频分复用的多蜂窝网络系统模型的基础上，将最大化能量效率的约束优化问题同深度Q强化学习算法进行问题映射。其次，将构建的深度Q神经网络（DQN）的多个隐藏层作为状态值函数，用以输出信道分配方案和功率控制方案，并实时与外界环境保持交互，不断迭代更新网络参数用以最大化系统能量效率。通过仿真对比实验可得，所提出的深度强化学习算法在保证低计算时延的同时，可获得接近于或高于其他算法的系统能量效率，且蜂窝网络规模越大，该算法优势越突出。