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申请/专利权人：深圳市大数据研究院无锡创新中心
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的语义感知的车联网频谱共享方法、设备及存储介质，该方法重点关注车辆对车辆和车辆对基础设施通信的资源分配，为解决频繁的信道变化挑战，引入基于深度强化学习方法的语义感知频谱共享算法，通过该算法研究语义信息的提取，重新定义适用于车辆对车辆和车辆对基础设施通信频谱共享的语义信息新度量，最后采用SAC算法进行基于语义信息的决策优化，包括最佳共享信道的选择、车辆传输功率以及传输语义符号的长度；本发明实现了最大化基础设施的语义频谱效率并提高车辆对车辆链路传输的成功率的优化目标，提出的算法明显优于其他基线算法，为解决车联网频谱共享挑战提供了一种先进而有效的解决方案。
主权项：1.一种基于深度强化学习的语义感知的车联网频谱共享方法，包括如下步骤：S1，构建车联网通信模型，模型包括W个V2I通信链路和Q个V2V通信链路，第q个V2V通信链路共享第w个V2I通信链路的子带，并且在每一个车辆以及基站上配备DeepSC模型，以提取语义信息和传输语义信息；S2，基于所述模型，以最大化V2V通信链路的语义感知频谱共享效率和有效语义信息传输的成功率为目标，结合信道分配、传输功率和传输语义符号数量选择约束，建立资源分配优化模型；S3，采用深度强化学习解决优化问题，通过基于深度学习的SAC算法对所述资源分配优化模型进行求解，获得资源分配策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市大数据研究院无锡创新中心 基于强化学习的语义感知的车联网频谱共享方法、设备及存储介质
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