简介:
本发明涉及一种基于改进强化学习的集中式认知无线电频谱分配方法,包括:收集不同的认知用户感知数据,得到认知环境的状态信息;分析信道状态模型和调制方式对传输功率和误码率的影响;设定误码率门限标准约束为强化学习算法的奖励函数,当选择的动作适应于当前状态时给予激励正值,否则给予惩罚负值,构建强化学习算法模型;利用改进强化学习算法动态地分配频谱资源,即在执行算法时需要结合案例历史信息和自适应的贪心算子。
本发明涉及一种基于改进强化学习的集中式认知无线电频谱分配方法,包括:收集不同的认知用户感知数据,得到认知环境的状态信息;分析信道状态模型和调制方式对传输功率和误码率的影响;设定误码率门限标准约束为强化学习算法的奖励函数,当选择的动作适应于当前状态时给予激励正值,否则给予惩罚负值,构建强化学习算法模型;利用改进强化学习算法动态地分配频谱资源,即在执行算法时需要结合案例历史信息和自适应的贪心算子。