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基于深度强化学习的无线网络多维资源分配技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
主要符号表第17-18页
缩略语对照表第18-20页
1 绪论第20-30页
    1.1 论文的研究背景与意义第20-21页
    1.2 国内外研究现状第21-27页
        1.2.1 蜂窝移动网络中资源分配的研究现状第22-24页
        1.2.2 车联网中资源分配的研究现状第24-25页
        1.2.3 移动社交网络中资源分配的研究现状第25-27页
    1.3 论文的研究内容与结构安排第27-30页
2 多维资源融合的无线网络体系架构及深度强化学习方法第30-45页
    2.1 多维资源融合的无线网络的若干关键技术第30-31页
    2.2 多维资源融合无线网络的体系架构第31-37页
        2.2.1 通信和缓存融合的体系架构第31-33页
        2.2.2 通信和计算融合的体系架构第33-36页
        2.2.3 通信、缓存与计算融合的体系架构第36-37页
    2.3 深度强化学习第37-43页
        2.3.1 强化学习第37-39页
        2.3.2 Q学习算法第39-40页
        2.3.3 深度Q学习算法第40-43页
        2.3.4 TensorFlow第43页
    2.4 深度强化学习在无线网络中的应用第43-44页
    2.5 本章小结第44-45页
3 基于深度强化学习的机会干扰对齐网络资源分配研究第45-63页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 系统模型第46-50页
        3.2.1 干扰对齐技术第46-48页
        3.2.2 时变的干扰对齐信道第48-49页
        3.2.3 干扰对齐的解第49-50页
    3.3 基于深度强化学习的机会干扰对齐网络资源分配第50-52页
    3.4 非理想CSI的影响第52-53页
    3.5 仿真结果与分析第53-62页
        3.5.1 仿真设置及对比方案说明第53-55页
        3.5.2 仿真结果与分析第55-62页
    3.6 本章小结第62-63页
4 基于深度强化学习的未来车联网多维资源联合优化研究第63-84页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 通信、缓存和计算资源融合的车联网架构第64-67页
        4.2.1 架构概述第64-67页
        4.2.2 通信、缓存和计算资源的融合机制第67页
    4.3 系统模型第67-72页
        4.3.1 网络模型第67-69页
        4.3.2 通信模型第69-70页
        4.3.3 计算模型第70-71页
        4.3.4 缓存模型第71-72页
    4.4 基于深度强化学习的联合资源优化方案第72-75页
    4.5 仿真结果与讨论第75-83页
        4.5.1 仿真设置及对比方案说明第75-77页
        4.5.2 仿真结果第77-83页
    4.6 本章小结第83-84页
5 基于深度强化学习的未来移动社交网联合资源优化研究第84-105页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 未来移动社交网络概述第85-86页
        5.2.1 D2D通信、移动边缘计算和缓存资源融合的移动社交网络第85-86页
        5.2.2 社交信任第86页
    5.3 社交信任模型第86-91页
        5.3.1 直接观察的信任值评估第87-89页
        5.3.2 间接观察的信任值评估第89-91页
    5.4 系统模型第91-94页
        5.4.1 网络模型第91-92页
        5.4.2 通信模型第92-93页
        5.4.3 计算模型第93-94页
    5.5 基于深度强化学习的多维资源联合优化第94-97页
    5.6 仿真结果与讨论第97-104页
        5.6.1 仿真设置及对比方案分析第97-99页
        5.6.2 仿真结果第99-104页
    5.7 本章小结第104-105页
6 结论与展望第105-108页
    6.1 结论第105-106页
    6.2 创新点摘要第106-107页
    6.3 展望第107-108页
参考文献第108-117页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参与的科研项目第117-119页
致谢第119页

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