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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种用于无蜂窝大规模MIMO系统的智能高能效AP休眠方法，包括：在CPU处部署深度强化学习模型；得到估计的信道状态信息向量，并将其回传至CPU；CPU根据汇总得到的估计信道状态信息，控制AP下行发射功率系数，以及进行AP分簇控制，得到服务各用户的AP簇；计算用户端的信干噪比、频谱效率；利用频谱效率以及此时AP状态计算系统能量效率，将最大化能量效率的优化问题转化为智能体最大化奖励问题，进而计算智能体在采取该休眠决策下收获的奖励，收集状态、决策以及奖励作为智能体的训练数据进行实时训练，最终在有限训练次数下得到高能效的AP休眠决策。本发明在满足用户通信可靠性需求的同时，提高了系统能效。
主权项：1.一种用于无蜂窝大规模MIMO系统的智能高能效AP休眠方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在CPU处部署深度强化学习模型，将系统中各AP状态作为输入，对各AP进行的开关控制作为输出；S2：AP根据用户传输的上行导频信号作最小均方误差信道估计，得到估计的信道状态信息向量，并将其回传至CPU；S3：CPU根据汇总得到的估计信道状态信息，控制AP下行发射功率系数，以及进行AP分簇控制，得到服务各用户的AP簇；S4：AP在CPU控制下进行下行数据传输，并计算用户端的信干噪比、频谱效率；S5：用户将频谱效率反馈至AP，CPU收集频谱效率信息，同时部署在CPU处的智能体进行休眠决策，利用频谱效率以及此时AP状态计算系统能量效率，将最大化能量效率的优化问题转化为智能体最大化奖励问题，进而计算智能体在采取该休眠决策下收获的奖励，收集状态、决策以及奖励作为智能体的训练数据进行实时训练，最终在有限训练次数下得到高能效的AP休眠决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种用于无蜂窝大规模MIMO系统的智能高能效AP休眠方法
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