深度Q学习在认知无线电网络太阳能资源分配中的应用

"这篇论文探讨了在认知无线电网络（CRN）中，如何利用深度Q学习（DQL）算法优化太阳能资源的分配策略，以提升网络的长期吞吐量。研究背景是在上行链路的CRN中，多个次级用户（SU）借助非正交多址（NOMA）和时分多址（TDMA）技术共享主系统的许可信道，向次级基站（SBS）传输数据。" 本文的核心内容包括： 1. **认知无线电网络（CRN）**：CRN是一种智能无线通信系统，允许次级用户在不干扰主用户的前提下，动态地利用未被充分利用的频谱资源。这旨在解决无线通信中的频谱效率问题。 2. **深度Q学习（DQL）**：DQL是强化学习的一种，通过模拟人脑的学习过程，使智能体（如SBS）能够通过与环境的交互不断优化其策略，以达到最大化长期奖励（在此情况下是网络吞吐量）的目标。 3. **非正交多址接入（NOMA）**：NOMA技术允许多个用户在同一时间和频率资源上进行数据传输，通过功率分层实现用户间的信号分离，从而提高频谱效率。 4. **时分多址（TDMA）**：TDMA是一种多址接入技术，将时间划分为不同的时隙，每个用户独占一个时隙进行通信，从而实现多个用户共享同一频带。 5. **能源收集**：文中提及的是太阳能供电，即利用太阳能为网络设备提供能量，这是绿色通信的一种体现，有助于减少对传统电力的依赖并降低运营成本。 6. **最大吞吐量**：优化目标是最大化系统的长期吞吐量，即网络在单位时间内能传输的最大数据量，这是衡量网络性能的关键指标。 7. **性能比较**：通过仿真，研究证明了提出的DQL算法相比于传统方法在性能上的优越性，特别是在提高系统吞吐量和资源利用率方面。 8. **关键词**：涵盖了NOMA、能量收集、吞吐量最大化、深度Q学习和功率分配等关键概念，这些都是5G网络和未来无线通信研究的重要方向。 该研究的意义在于为5G网络和未来的无线通信提供了一个新的资源分配策略，利用DQL和NOMA/TDMA的结合，有望在保证用户服务质量的同时，更高效地利用有限的频谱资源，这对解决当前无线通信领域的挑战具有实际价值。