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徐浩东 (徐浩东.) [1]

Abstract:

与传统的认知物联网不同,认知车联网(Cognitive Internet of Vehicles,CIoV)的特点是车辆具有高移动性,这就导致了信道状态信息(Channel State Information,CSI)的快速变化,因此难以获得完美的CSI。在这一背景下,研究了CIoV的联合信道分配和功率控制的资源分配问题,旨在最大限度地提高所有车辆用户的总吞吐量。此外,提出了一种混合深度强化学习算法,以解决离散的信道分配和连续的功率控制。仿真实验表明,与其他未考虑未知CSI的方案相比,所提方案有效地提高了CIoV的总吞吐量。

Keyword:

未知信道状态信息 深度强化学习 认知车联网 资源分配

Community:

  • [ 1 ] 福州大学

Reprint 's Address:

  • 徐浩东

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Source :

通信技术

ISSN: 1002-0802

CN: 51-1167/TN

Year: 2023

Issue: 03

Volume: 56

Page: 298-304

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