密集异构蜂窝网络中基于深度强化学习的下行链路功率分配算法
2021-05-28宋荣方
南京邮电大学学报(自然科学版) 2021年2期
周 凡,王 鸿,宋荣方,2
(1.南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003 2.南京邮电大学 江苏省通信与网络技术工程研究中心,江苏 南京 210003)
在过去的几年中,随着无线通信技术的飞速发展,移动设备得到迅速普及,各类新兴互联网业务百花齐放,移动数据流量呈现爆发式增长态势,无线通信网络的规模也越来越大。当前移动用户日渐增加的无线频谱需求同有限的频谱资源之间的不平衡问题正日益突显和加剧,无线通信和网络架构正朝着智能一体、绿色节能、高宽带低时延等多元化方向发展。在当前技术环境下,由于传统的蜂窝网络系统无法解决频谱资源紧缺、通信质量下降、用户体验不佳等问题,密集部署的异构无线网络将成为未来移动通信的主要存在形式,为此小区内的基站数与核心网的功率消耗会大规模地增加。网络容量的提高以及过度追求考虑频谱效率往往需要以巨大的能耗为代价,因此,产生了一个新的概念——绿色通信[1]。绿色通信以节能减排为主要目标,旨在保证用户传输速率和网络服务质量(Quality of Service,QoS)的同时,尽可能地减少传统能耗对环境造成的污染,保护生态环境,使通信网络能够绿色可持续发展。
在绿色通信系统中,能量效率(Energy Efficiency,EE)是网络节能效率的主要标准之一。当前能量效率的优化主要通过功率控制来实现。由于功率控制的优化问题是一个非凸优化问题,使用传统的启发式方法进行静态优化来完成资源分配,并不适用于动态变化的网络系统,且复杂度高,求解困难。……
登录APP查看全文
