面向用户体验质量的超密集异构网络资源分配算法

来源：计算机应用与软件杂志2025年第10期北京时间：

作者：贺园园, 谢健骊, 李翠然

摘要：针对超密集异构网络(Heterogeneous Ultra Dense Network,HUDN)环境复杂时变的特性,研究在HUDN下的非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)无线资源分配问题。为提升网络用户的服务体验质量(Quality of Experience,QoE),综合考虑用户-基站匹配、信道分配和功率分配问题,以最大化全网用户平均意见得分(Mean Opinion Score,MOS)累加和(SUM-MOS)为目标,提出并实现一种基于双深度Q网络(Double Deep Q-Network,DDQN)的无线网络资源分配算法。仿真结果表明,与DQN(Deep Q-Network)和Q-Learning等算法相比,该算法在有效提升全网用户QoE的同时,也提高了无线资源的利用率。

关键词：超密集异构网络, 非正交多址接入, QoE, 平均意见得分, 双深度Q网络