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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明涉及6G密集组网技术领域，具体公开了一种基于深度强化学习的6G密集组网无交叠干扰资源分配方法，针对6G密集组网6GDNs,6GDenseNetworks中大量智能终端IT,IntelligentTerminal产生的密集交叠干扰场景下的交叠干扰管理和通信资源分配问题，利用点线图染色理论建立6GDNs无交叠干扰模型，解决网络中小区交叠干扰管理问题。该方法通过观察无交叠干扰模型环境变化，自适应地优化资源无交叠干扰分配策略，动态学习达到最优解，解决在交叠小区限制下的通信资源问题。仿真实验表明，本方法相较于对比算法，网络资源平均复用率提高22.48％，有效抑制交叠干扰，使得最大网络吞吐量提高了21.45％。

主权项：1.基于深度强化学习的6G密集组网无交叠干扰资源分配方法，其特征在于，包括步骤：S1、基于点线图模型构建6G密集组网即6GDNs的网络拓扑GV,E，其中V表示6GDNs中的智能终端集合即IT集合，E表示6GDNs中的通信链路集合；S2、基于DuelingDQN求解无冲突资源分配策略π*，该无冲突资源分配策略π*使得6GDNs每次执行完动作a之后，保证6GDNs的交叠干扰度δG＝0且能够从初始状态s0转移到最终状态s*，a表示给通信链路分配资源的具体动作；所述步骤S2具体包括步骤：S21、初始化6GDNs的通信链路状态，得到初始状态s0；S22、对于无冲突资源分配策略π*中的每一个分配方案τ中的每一步，采用ε-greedy策略选择动作at，at表示6GDNs在第t次状态转移后执行的动作；S23、6GDNs在当前状态st执行动作at后对通信链路产生相应的即时奖励rt并转移到下一状态st+1；S24、6GDNs将得到的经验st,at,rt,st+1存入经验回放池中；S25、6GDNs从经验回放池中抽取一批样本，通过训练更新深度Q网络的权值；S26、每隔L步，6GDNs更新目标Q网络的权值；S27、重复上述步骤S22～S26，直至训练结束；在所述步骤S2中，6GDNs的交叠干扰度通过下式计算： 其中，N表示6GDNs中智能终端的数量，δk表示智能终端k受到的交叠干扰度，δk通过下式计算： 其中，是判断通信链路i和通信链路j关系的一个辅助函数，当时，表示通信链路i和通信链路j使用相同种通信资源，当时，表示通信链路i和通信链路j使用不同种通信资源；M表示6GDNs中通信链路的数量；dGk表示智能终端k使用的通信链路数量，i,j∈SDk表示智能终端k使用通信链路i,j与其他IT进行通信，li表示通信链路i的通信链路关系，lj表示通信链路j的通信链路关系；通信链路i的通信链路关系表示为：li＝[hi,0hi,1…hi,N-2hi,N-1]，其中，元素hi,k表示通信链路i与智能终端k的关系，元素为1则表示该智能终端k利用该通信链路i进行通信，元素为0则表示该智能终端k不利用该通信链路i进行通信；一条通信链路有且仅有两个智能终端使用，表示为：

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