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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的新能源赋能无蜂窝大规模MIMO低能耗传输方法，包括：CPU初始化策略网络和评估网络；AP根据上行导频信号作最小均方误差信道估计，得到信道状态信息，并将信道状态信息和AP处电池剩余电量、收集能量、能耗状态回传至CPU；CPU根据汇总得到的估计信道状态信息和能量状态信息，使用策略网络生成AP下行功率控制策略和AP能量转移策略，并计算用户可达速率；根据CPU记录状态信息与生成的策略，基于强化学习算法训练并更新策略网络与价值网络，直至收敛；CPU使用训练好的策略网络生成AP下行发射功率策略和AP能量转移策略，并传输给各AP，执行具体操作。本发明在满足用户通信速率需求的同时，降低了系统电网能效。
主权项：1.一种基于深度强化学习的新能源赋能无蜂窝大规模MIMO低能耗传输方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于SAC深度强化学习算法，CPU初始化策略网络和评估网络，策略网络用于生成功率控制和能量合作策略，价值网络用于评估动作价值；S2：AP根据上行导频信号作最小均方误差信道估计，得到信道状态信息，并将信道状态信息和AP处电池剩余电量、收集能量、能耗状态回传至CPU；S3：CPU根据汇总得到的估计信道状态信息和能量状态信息，使用策略网络生成AP下行功率控制策略和AP能量转移策略，并计算用户可达速率；S4：根据CPU记录状态信息与生成的策略，基于强化学习算法训练并更新策略网络与价值网络，直至收敛；S5：CPU使用训练好的策略网络生成AP下行发射功率策略和AP能量转移策略，并传输给各AP，AP根据接收到的策略执行具体操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于深度强化学习的新能源赋能无蜂窝大规模MIMO低能耗传输方法
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