基于深度Q学习的室内无线网络资源分配算法

来源：计算机工程与科学杂志2021年第7期北京时间：

作者：吕亚平, 贾向东, 路艺, 敬乐天

单位：（1.西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州 730070;2.南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏 南京 210003）

摘要：针对室内无线网络中的能量消耗过大问题，提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN)，优化室内无线网络的能量效率；然后将能量消耗指数作为奖罚值，利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿真结果表明，所提出的算法可以动态调整发射功率，在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法和注水算法，可以有效地降低室内无线网络的能耗。

关键词：室内无线网络,能量消耗,功率分配,深度Q学习,

基金资助：国家自然科学基金(61861039);甘肃省科技计划(18YF1GA060);西北师范大学青年教师科研能力提升计划创新团队项目“下一代无线网络关键技术”