计算机应用研究

作者：王伟,殷爽爽,

单位：辽宁工程技术大学a.基础教学部;b.电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105；

关键词：蜂窝网络,干扰多址信道,功率分配,深度强化学习,深度双Q网络,

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目(61701211,61806186)；福建省智能物流产业技术研究院建设项目(2018H2001)；机器人与系统国家重点实验室(HIT)项目(SKLRS-2019-KF-15)；辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJCL008)；泉州市科技计资助划项目(2019C112,2019C011R,2019STS08)；新兴产业集成化检验检测服务平台研发与应用项目(2018YFB1403303)；；

针对现有蜂窝网络功率分配算法存在泛化能力弱、效率低等问题进行了研究，提出基于深度双Q网络（deep double Q network，DDQN）的功率分配算法。采用双神经网络结构，解决强化学习过程中易出现的维度灾难及值函数过估计问题；对状态信息进行设计并输入神经网络，输出智能体的动作行为，并设计奖赏函数反馈给神经网络，使智能体可以有效地自主学习，多次迭代得到最优的功率分配策略。仿真结果表明，所提的模型可获得的平均速率为1.89，平均运行时间为0.001 3 s，在不同用户密度及小区数量下均可达到最高的平均速率，验证了算法的有效性，为蜂窝网络资源分配问题提供了新的思路。

来源：2021年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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