【摘 要】
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为了有效地分配车间通信的功率和资源块(Resource Block,RB),提出基于高斯过程回归的功率分配(Gaussian Process Regression-based Power Allocation,GPR-PA)算法.GPR-PA算法采用年龄信息感知的传输功率和RB分配技术,允许网络动态的学习网络信息,并在最小车辆的信息年龄(Age of Information,AoI)超过预定阈值的概率与最大化网络动态的信息间达到平衡.结合GPR,GPR-PA算法采用分布式策略主动学习网络动态信息,估计车辆
【机 构】
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四川师范大学 信息网络服务中心,成都610066
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为了有效地分配车间通信的功率和资源块(Resource Block,RB),提出基于高斯过程回归的功率分配(Gaussian Process Regression-based Power Allocation,GPR-PA)算法.GPR-PA算法采用年龄信息感知的传输功率和RB分配技术,允许网络动态的学习网络信息,并在最小车辆的信息年龄(Age of Information,AoI)超过预定阈值的概率与最大化网络动态的信息间达到平衡.结合GPR,GPR-PA算法采用分布式策略主动学习网络动态信息,估计车辆下一时隙的AoI和主动分配资源.仿真结果表明,相比于同类算法,提出的GPR-PA算法有效地降低了AoI超标概率.
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