【摘 要】
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提出了一种基于强化学习的联合会话接纳控制算法,用于可重配置系统中异构无线接入技术之间分布式自治的联合资源优化.通过将Q学习引入接纳控制算法,并根据各无线技术自身的特
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提出了一种基于强化学习的联合会话接纳控制算法,用于可重配置系统中异构无线接入技术之间分布式自治的联合资源优化.通过将Q学习引入接纳控制算法,并根据各无线技术自身的特性调整不同会话类型的反馈强化信号,能驱使各无线接入技术吸纳更适合自己的业务,形成合理的业务分布,从而提高系统的资源利用效率.仿真结果表明,具有重叠覆盖的各无线接入技术通过这种＂试错＂的在线学习方式,能收敛到较优化的接纳控制策略,在降低系统的总体呼叫阻塞率的同时获得更低的切换掉话率和更高的收益.
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