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随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信系统商用进程的推进,设备到设备(device-to-device,D2D)通信越发受到人们的关注.频率、功率等资源分配作为优化D2D通信的关键技术成为重要的研究课题,因此对蜂窝网络中D2 D通信资源分配研究进行综述.首先介绍D2 D通信模型和模式;其次从数学理论角度出发,分析蜂窝网络中D2 D通信资源分配的主要方法:基于图论、超图理论、博弈论、机器学习和启发式算法等,对这些算法进行对比分析;最后总结上述D2 D资源分配方法存在的主要不足,并对蜂窝网络中D2 D通信的未来发展进行展望. 相似文献
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深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)将深度学习从高维数据提取低维特征的能力与强化学习的决策能力相结合,是移动通信资源管理与优化的高效算法之一.在引入DRL相关算法概念与原理的基础上,重点对DRL在网络切片、云计算、雾计算、移动边缘计算等通信技术与场景中的资源管理与优化效果进行综述与分析,结合DRL在移动通信资源管理的算法原理与研究进展,论述了DRL面临的问题与挑战,并提出相应解决思路.最后,展望了DRL在移动通信资源管理领域的发展趋势和主要研究方向. 相似文献
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