毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配

摘要：

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.

关键词：毫米波通信、链路阻塞、Q-Learning算法、功率分配、泊松簇过程、利己利他策略

所属期刊栏目：46

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;国家科技重大专项;陕西省自然科学基金重点项目;陕西省重点研发计划"重点产业创新链群-工业领域"项目

在线出版日期：2021-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：185-192