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针对超密集网络中由于用户数量多、相互距离近,通信过程中彼此之间干扰大,导致频谱利用率不高的问题,建立了通过优化控制发射功率同时提升系统信息容量和满足服务质量的用户数量的优化问题. 由于该问题非凸且功率控制为离散变量,将其建模为马尔科夫决策过程. 在此基础上,提出了基于深度强化学习的功率控制算法,并设计了相应的动作空间、状态空间及奖励函数. 仿真结果表明,所提算法与最大发射功率策略和随机发射功率策略相比,分别提高了至少15.9%的信息容量和至少10.7%的用户服务质量满足率. 与不考虑用户服务质量满足率提升的算法相比,所提算法通过适当降低信息容量,提升了用户服务质量满足率. 相似文献
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基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴盲源分离原理和块协调松弛方法,实现缺陷目标成分的有效分解;最后,在钢轨表面擦伤检测应用中验证了该算法的性能. 相似文献
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