基于深度强化学习的认知车联网频谱接入算法  

作　　者：陈玲玲[1] 王紫微 付可 金小杭 郭帅飞 CHEN Lingling;WANG Ziwei;FU Ke;JIN Xiaohang;GUO Shuaifei

机构地区：[1]吉林化工学院,吉林吉林132022

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第12期148-151,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：先前的研究仅考虑仅仅存在认知车联网单一通信环境的问题,这样不能充分利用频谱资源。为了提高频谱利用率,提出一种适用于同时存在多个认知车辆的认知车联网环境的方法。同时为了提高认知车辆频谱接入的成功率,通过结合不同情况下的授权车辆和认知车辆的吞吐量设计了不同的反馈函数提出了一种改进的深度强化学习方法。所提出方法的性能明显优于传统的Q学习算法,能够更明显地提高频谱利用率,满足日益增长的车联网通信需求。

关 键 词：认知车联网 深度强化学习 频谱接入 吞吐量 

分 类 号：TN929.5[电子电信—通信与信息系统] TP18[电子电信—信息与通信工程] U495[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]