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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的PDCP多连接资源决策方法及系统，该方法包括：在异构无线网络环境中收集信道信息，构建虚拟仿真环境；构建深度强化学习神经网络模型；构建数据集，并利用所述数据集对所述深度强化学习神经网络模型进行训练；将所述训练完成的模型部署至无线接入网智能控制器，确定多PDCP多连接方案。该系统包括：信息手机模块、模型构建模块、模型训练模块和部署应用模块。本发明采用URLLC业务类型用户误包率、延时和eMBB业务类型用户下行速率作为优化指标，满足URLLC业务类型用户误包率和延时约束下同时最小化对eMBB业务类型用户下行速率的影响。本发明可广泛应用于移动通信技术领域。
主权项：1.一种基于深度强化学习的PDCP多连接资源决策方法，其特征在于，包括以下步骤：在异构无线网络环境中收集信道信息，并根据所述信道信息构建虚拟仿真环境；构建深度强化学习神经网络模型；基于所述虚拟仿真环境构建数据集，并利用所述数据集对所述深度强化学习神经网络模型进行训练，得到训练完成的模型；将所述训练完成的模型部署至所述异构无线网络环境中的无线接入网智能控制器，根据观测信息和交互信息推断环境特征，确定多PDCP多连接方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于深度强化学习的PDCP多连接资源决策方法和系统
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