基于深度强化学习的D2D通信场景的资源分配研究.docxVIP

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2025-02-11 发布于北京
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基于深度强化学习的D2D通信场景的资源分配研究

一、引言

随着移动互联网的飞速发展，设备与设备之间的直接通信（Device-to-Device，D2D）已成为一种重要的通信方式。D2D通信通过允许邻近设备直接交换数据，极大地减轻了基站和核心网的负担，同时也提升了网络资源的利用率和用户体验。然而，如何有效地进行资源分配，以适应不同场景下的通信需求，仍是D2D通信技术的重要挑战之一。特别是在高度动态的D2D通信场景中，资源分配问题更为复杂，涉及到许多不可预测的因素和多变的使用场景。深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，能够从历史数据中学习和自我优化，因此在处理复杂的D2D通信资源分配问题中表现出