【摘 要】
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针对室内无线通信服务质量(QoS)越来越难以满足用户需求的问题，本文提出了一种基于深度Q学习(DQL)的家庭基站下行链路的功率分配算法，旨在最大化系统吞吐量。首先，在办公区域密
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院; 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61261015,61561043)
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针对室内无线通信服务质量(QoS)越来越难以满足用户需求的问题，本文提出了一种基于深度Q学习(DQL)的家庭基站下行链路的功率分配算法，旨在最大化系统吞吐量。首先，在办公区域密集部署家庭基站的系统模型中，构建了含有两层隐藏层的深度Q网络(DQN)用以优化系统吞吐量，将家庭基站的物理位置建模为泊松点过程(PPP)、移动用户随机分布在各个位置；其次，将本文所提算法与贪婪算法、Q学习算法进行对比；最后，仿真结果表明本文所提算法相较于贪婪算法、Q学习算法能有效提高系统吞吐量以及收敛速度。
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