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基于DRL的无线异构网络资源分配与边缘缓存算法研究.pdf

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    摘要

    近年来，移动数据流量的激增和海量终端的连接为当前移动通信系统带来了新的

    挑战。为满足新型业务的需求，第五代移动通信系统引入了异构网络技术，通过在宏

    基站覆盖范围内部署小基站以提高系统容量和频谱效率。然而，异构网络中不同类型

    的基站共享频率和信道，导致了严重的干扰问题，这会降低通信质量。此时就需要通

    过有效的资源分配算法去解决这一问题。随着无线网络变得日益复杂和多样化，现有

    传统算法很难满足服务需求。为了满足需要，深度强化学习（DeepReinforcement

    Learning，DRL

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