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为提高非正交多址接入在反向散射网络中的解码性能表现,提出一种基于强化学习的配对算法,合理设置状态、动作空间,利用卷积神经网络提取特征信息,给出合适的正反向反馈函数,构建利于学习的经验池,根据经验训练寻找最大化吞吐量的配对方案。仿真实验结果显示,文中所提算法可以有效提高系统的解码性能以及吞吐量。
基于强化学习的NOMA反向散射网络配对算法
【摘 要】
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为提高非正交多址接入在反向散射网络中的解码性能表现,提出一种基于强化学习的配对算法,合理设置状态、动作空间,利用卷积神经网络提取特征信息,给出合适的正反向反馈函数,构建利于学习的经验池,根据经验训练寻找最大化吞吐量的配对方案。仿真实验结果显示,文中所提算法可以有效提高系统的解码性能以及吞吐量。
【机 构】
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中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2021年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61972417),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(18CX02134A,19CX05003A-4)。
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