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本发明公开了一种深度确定性策略梯度算法的下行NOMA系统中功率分配方法,方法采用双神经网络结构及经验池回放机制,可以有效处理涉及大规模状态‑动作空间的问题,且降低训练样本之间的相关性,同时,采取确定性策略来选择动作,可以在连续的动作空间中选择动作。算法使用状态信息作为神经网络的输入,并对状态空间、动作空间及奖赏函数根据仿真下行NOMA系统情境进行了相应的设计,其中将上一时刻的信干噪比信息及速率信息作为当前时刻状态信息的组成部分,可以使得智能体更加有效的学习并利用所学习到信息来改进行为策略,经过多
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112492691 A
(43)申请公布日 2021.03.12
(21)申请号 202011344394.4
(22)申请日 2020.11.26
(71)申请人 辽宁工程技术大学
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