基于优先记忆库结合竞争深度Q网络的动态功率控制

来源：电讯技术杂志2019年第10期北京时间：

作者：叶梓峰,王永华,万频,杨贺淞,黄沛濠

单位：(广东工业大学 自动化学院，广州 510006)

摘要：针对认知无线电多用户的动态功率控制策略问题，提出了一种基于优先记忆库(Prioritized Experience Replay,PER)结合竞争深度Q网络（Dueling Deep Q Network，Dueling DQN）的功率控制方法。在不知道主用户的控制策略及发射功率情况下，次用户以下垫式接入到主用户信道进行传输任务。微基站收集到的接收信号强度信息作为环境状态信息输入到竞争深度Q网络中，经过训练和学习后，得到次用户的动态功率控制策略。实验结果表明，次用户经过深度强化学习后能够找到最优的功率控制策略，并且在环境参数发生变化时也能快速调整自身的行为和控制策略，提高了频谱利用率和网络能效。

关键词：认知无线网络；频谱分配；功率控制；深度强化学习；

基金资助：中央财政支持地方高校改革发展专项资金项目（400170044，400180004）；广东省信息物理融合系统重点实验室和智能制造信息物理融合系统集成技术国家地方联合工程研究中心开放课题（008）；广东工业大学质量工程项目资助