买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种GF‑NOMA系统中的个性化接入方法，分别针对于两种不同的情况：对于设备数量相对较少且计算能力有限的情况，使用结合注水算法与贪婪策略的集中式调度方法，在基站处根据设备的活跃概率的大小依次为设备分配合适的接入资源块；对于设备数量较多且具有一定计算能力的情况，使用基于分布式Q‑learning的个性化接入算法，构造一个与目标函数完全正相关的基于活跃概率的全局奖励。本发明通过利用设备活跃概率这一先验信息，得到基于活跃度感知的个性化接入策略，在实现更高的系统总体接入效率的同时，降低了算法的复杂度，加快了算法的收敛速度。此外，所提方法可以优先满足高紧急程度设备的接入需求，有利于异常情况的及时处理。

主权项：1.一种GF-NOMA系统中的个性化接入方法，其中设备数据包的到达满足随机包到达模型，其特征在于，针对于两种不同的情况：对于设备数量相对较少且计算能力有限的情况，使用结合注水算法与贪婪策略的集中式调度方法，在基站处根据设备的活跃概率的大小依次为设备分配合适的接入资源块；结合注水算法与贪婪策略的集中式调度方法包括：根据设备活跃概率的大小进行排序，按照活跃概率从大到小的顺序依次为其分配CTU，在每次分配过程中，基站根据所有CTU的占用情况，依次计算其对应的增益，进而根据贪婪策略将增益最大的CTU分配给对应设备，CTU为竞争传输单元；对于设备数量较多且具有一定计算能力的情况，使用基于分布式Q-learning的个性化接入算法，构造一个与目标函数完全正相关的基于活跃概率的全局奖励；基于分布式Q-learning的个性化接入算法包括：首先，基站根据设备的历史记录[At-1,At-1,…]预测得到对应的活跃概率[p1,p2,…,pM]作为先验信息；然后在训练过程中，所有的分布式设备[D1,D2,…,DM]根据自身的Q表基于ε-greedy策略做出决策{a1,a2,…aM}，其中am代表设备DM在上行接入过程中所占用的CTU，基站根据接收信息计算得到全局奖励并广播给所有设备；对于决策部分的ε-greedy策略，设备会生成一个随机数，然后与参数ε进行比较决定选取随机动作randomA或者最优动作之后基站根据设备的动作集合{a1,a2,…aM}计算得到全局奖励rt{a1,a2,…aM}，得到全局奖励之后基站将其广播给所有设备，然后设备根据收到的全局奖励进行Q表的更新并进入下一轮训练；经过多次训练之后所有设备即可得到能够体现其特性的Q表，进而根据训练好的Q表得到个性化决策。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 一种GF-NOMA系统中的个性化接入方法