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毫米波网络链路高间歇概率的概率分配方案

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.70 MB | 2021-03-15

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　　毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益，但毫米波通信场景中干扰复杂多变，并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。为此，基于Q- Learning算法，提出一种考虑毫米波链路高间歇性概率的功率分配方案。基于泊松簇过程对随机部署的基站用户系统进行建模，分析链路阻断对有用信号和干扰信号带来的不同影响，并将利己利他策略引入 Q-learning算法的状态和回报函数设计中，通过机器学习策略得到功率分配最优解。仿真结果表明，与未考虑链路阻塞概率的CDP-Q方案相比，该方案由于根据链路动态链接状况进行最优功率分配，显著提升了系统总容量。
 

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