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设备对设备(D2D)通信作为一种短距离通信技术,能够极大地减轻蜂窝基站的负载压力和提高频谱利用率。然而将D2D直接部署在授权频段或者免授权频段必然导致与现有用户的严重干扰。当前联合部署在授权和免授权频段的D2D通信的资源分配通常被建模为混合整数非线性约束的组合优化问题,传统优化方法难以解决。针对这个挑战性问题,该文提出一种基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法。在该算法中,将蜂窝网络中的每个D2D发射端作为智能体,智能体能够通过深度强化学习方法智能地选择接入免授权信道或者最优的授权信道并发射功率。通过选择使用免授权信道的D2D对(基于“先听后说”机制)向蜂窝基站的信息反馈,蜂窝基站能够在非协作的情况下获得WiFi网络吞吐量信息,使得算法能够在异构环境中执行并能够确保WiFi用户的QoS。与多智能体深度Q网络(MADQN)、多智能体Q学习(MAQL)和随机算法相比,所提算法在保证WiFi用户和蜂窝用户的QoS的情况下能够获得最大的吞吐量。 相似文献
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针对具有多种通信场景和收发端快速移动的V2V通信系统,提出一种基于几何的3D V2V MIMO信道模型.该模型首次结合双球模型和半椭球体模型,分别使用双球和半椭球体模型表征动态和静止散射体;考虑到收发端的运动状态,引入时变的出发角、到达角以及路径长度用于研究V2 V信道的非平稳特性;对所提出的信道模型,推导了空间互相关、时间自相关和多普勒功率谱密度等统计特性函数,分析了不同场景和参数下的V2 V信道统计特性.结果表明,不同场景下V2 V信道各统计特性有较大差异,信道相关性与时间变化和散射体分布密切相关.仿真结果与理论值的高度拟合验证了模型的正确性,为V2 V通信链路的设计提供了理论依据,拓展了基于几何的V2 V信道建模领域的研究. 相似文献
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针对移动运营存在着用户多样性和资费多样性的的特点,提出了一种欠费系统的平台解决方案,减少直至杜绝移动用户增长迅速产生大量用户的欠费问题。通过对系统架构、系统功能结构及外部接口的设计进行实现,并重点阐述了欠费管理系统子模块。 相似文献
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提出了一种基于三维几何的适用于宽带非平稳多输入多输出空对地(A2G)信道的随机模型.该模型使用单个同心圆柱模拟地面端散射体分布情况,将非视距分量进一步细分为一次散射分量和地面反射分量.引入时变的角度和时变的速度来模拟无人机到地信道的非平稳性.推导了空-时-频相关函数和空间多普勒功率谱密度函数.此外,还分析了包络电平交叉率和平均衰落持续时间等统计特性.结果表明,无人机的飞行方向、高度、仰角等参数对信道统计特性和非平稳性有重要影响.仿真值与实测数据的较高逼近程度表明所提信道模型的正确性和适用性. 相似文献
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