电讯技术

作者：盘小娜,陈哲,李金泽,覃团发

单位：(1.广西大学 计算机与电子信息学院，南宁530004;2.广西多媒体通信与网络技术重点实验室，南宁 530004)

关键词：认知无线传感器网络；动态频谱接入；强化学习；深度Q-Learning；

基金：国家自然科学基金资助项目(61761007)；广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380222)

针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题，提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时，采用基于优先级抽样的方式，以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本，并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本，以降低能量开销。仿真结果表明，该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度；与传统随机频谱接入算法相比，其阻塞概率降低了6%~10%，吞吐量提高了18%~20%，提高了系统的性能。

来源：2020年第5期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2020年第5期