【摘 要】
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针对现有多信道接入策略较难适应信道环境动态性问题,提出基于深度强化学习的多信道智能接入方法。首先,通过将多信道接入模型描述成马尔可夫决策过程,提出Q-learning方法以实现多信道的智能接入。在此基础上,针对Q-learning状态空间大和收敛慢等特点,通过设计深度神经网络,以获得近似最优的多信道智能接入策略。最后,通过搭建NS3仿真平台,以验证本文提出多信道智能接入方法的性能。仿真结果表明,提
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北工业大学太阳能高效利用及储备运行控制湖北省重点实验室,湖北省能源互联网工程技术研究中心
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针对现有多信道接入策略较难适应信道环境动态性问题,提出基于深度强化学习的多信道智能接入方法。首先,通过将多信道接入模型描述成马尔可夫决策过程,提出Q-learning方法以实现多信道的智能接入。在此基础上,针对Q-learning状态空间大和收敛慢等特点,通过设计深度神经网络,以获得近似最优的多信道智能接入策略。最后,通过搭建NS3仿真平台,以验证本文提出多信道智能接入方法的性能。仿真结果表明,提出的基于深度强化学习多信道智能接入方法,较之现有强化学习方法,能够在动态的多信道环境中,以较快收敛速度获
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针对经典滑膜控制机械臂存在抖动现象,导致机器受损、操作过程受影响、控制不一致等多种问题,提出机械臂数控加工过程动力学控制方法。通过几何方法从正解、反解两方面分析机械臂动力学,讨论各轴在多种控制模式下点动、平动功能,利用基于拉格朗日方程进行机械臂动力学方程建模;建立两连杆机械臂动力学方程,根据滑模控制理论,利用二阶滑模控制构建SISO辅助系统,采用MIMO控制系统实现机械臂加工过程控制,严谨控制输出
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