10.3969/j.issn.1006-8554.2022.01.001
基于深度强化学习的NOMA系统功率分配
非正交多址(NOMA)是满足下一代网络巨连接需求,符合未来通信发展的主流技术之一.针对上行链路NOMA系统的和速率最大化问题展开研究,并提出了一种子信道分配和功率分配方案.根据信道状态信息间的差异将用户分配至不同的子信道;再以信道条件为输入,通过深度Q网络(DQN)来输出不同用户的发射功率.仿真结果表明:与已有方法相比,基于DQN的功率分配方案可以实现更高的系统和速率.
非正交多址(NOMA);子信道分配;功率分配;DQN
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2022-01-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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