【摘 要】
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针对认知无线电网络中多个异质用户具有不同的服务质量(QoS)要求,提出一种基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法.该方法从用户满意度角度出发,以用户体验质量(QoE)作为系
【机 构】
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国防科技大学 第六十三研究所,江苏 南京 210007
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针对认知无线电网络中多个异质用户具有不同的服务质量(QoS)要求,提出一种基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法.该方法从用户满意度角度出发,以用户体验质量(QoE)作为系统的评价指标,构建多个虚拟智能体,模拟多个用户以合作方式与环境进行交互学习,融合各个用户的学习和频谱决策结果,实现频谱资源优化分配.仿真结果表明,在未知主要用户使用规律和信道动态特性条件下,相比基于传统强化学习的动态频谱分配方法,提出的方法能有效提高次用户的QoE,降低用户间的冲突概率.
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