公开(公告)号：CN111726811B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202010457568.1

申请日：2020-05-26

Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 郑伟军 ,  张勇 ,  陈嵘 ,  王文华 ,  郄文博 ,  马滕腾 ,  钱啸 ,  陈鼎 ,  方景辉 ,  吴国庆 ,  唐锦江 ,  杨鸿珍 ,  黄红兵 ,  汤亿则 ,  曾建梁 ,  文科

IPC: H04W16/04 ,  H04W16/22 ,  H04B17/336 ,  H04B17/382

Abstract: 本发明实施例提供一种用于认知无线网络的切片资源分配方法及系统。该方法包括：基于增强型移动宽带切片和超高可靠超低时延通信切片，建立认知无线网络切片资源分配模型；基于Actor‑Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor‑Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数。本发明实施例通过在认知网络资源分配中，结合切片技术和Actor‑Critic深度强化学习算法，在有限的频谱资源和受限的发射功率情况下，对资源进行最优分配，使得系统吞吐量最大。

公开(公告)号：CN111726811A

公开(公告)日：2020-09-29

申请号：CN202010457568.1

申请日：2020-05-26

Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 郑伟军 ,  张勇 ,  陈嵘 ,  王文华 ,  郄文博 ,  马滕腾 ,  钱啸 ,  陈鼎 ,  方景辉 ,  吴国庆 ,  唐锦江 ,  杨鸿珍 ,  黄红兵 ,  汤亿则 ,  曾建梁 ,  文科

IPC: H04W16/04 ,  H04W16/22 ,  H04B17/336 ,  H04B17/382

Abstract: 本发明实施例提供一种用于认知无线网络的切片资源分配方法及系统。该方法包括：基于增强型移动宽带切片和超高可靠超低时延通信切片，建立认知无线网络切片资源分配模型；基于Actor-Critic深度强化学习算法对所述认知无线网络切片资源分配模型进行深度强化学习，得到切片资源分配最优解；其中，所述Actor-Critic深度强化学习算法包括定义用户状态和当前时刻到下一时刻的动作，并由所述用户状态和所述动作构建系统奖励函数。本发明实施例通过在认知网络资源分配中，结合切片技术和Actor-Critic深度强化学习算法，在有限的频谱资源和受限的发射功率情况下，对资源进行最优分配，使得系统吞吐量最大。

公开(公告)号：CN114095940A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111365101.5

申请日：2021-11-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张勇 ,  郭达 ,  袁思雨 ,  郄文博 ,  程振杰

IPC: H04W16/14 ,  H04W72/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种混合接入认知无线网络切片资源分配方法及设备，其中，该方法包括：针对认知用户构建智能体，状态对应需要交互或不需要交互，动作对应传输功率和信道；将智能体状态输入至混合接入认知无线网络场景的图卷积神经网络模型以对邻居认知用户计算注意头部并在连接所有注意头部后经由卷积层输出智能体的动作相关信息；基于认知用户的传输功率预测结果和占用信道预测结果，判断动作是否满足通信时延要求、传输速率要求和干扰温度阈值要求，计算奖励函数的值；若不满足，则对奖励函数进行惩罚；利用训练后的神经网络模型和智能体为混合接入认知无线网络中的认知用户分配网络切片资源。通过上述方案提高频谱使用效率。