双连接场景中基于强化学习的基站选择算法

陈美娟; 管铭锋

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为了满足日益增长的数据服务需求,网络运营商密集部署了大量5G小型基站。在3GPP R14中,定义了5G双连接的场景,即用户可以同时接入5G基站和4G基站。但是,目前主流的基站选择算法并不适用于这种场景。因此,为了解决5G双连接网络中的基站选择问题,文中提出一种基于强化学习的基站选择算法。该算法以用户设备为中心,以最大化用户吞吐量为目标。算法将基站选择问题映射为一个强化学习问题:将用户设备作为学习者,将无线接入技术选择策略作为动作空间,将当前时刻连入基站所获得的吞吐量作为回报值,从而计算出下一时刻选择各个基站的概率。仿真结果表明,在双连接场景中,相比于传统的RSS算法,文中算法可以减少用户设备切换次数,并提高统计时间段内用户的总吞吐量。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2019年第6期|9-14|共6页
作者
陈美娟; 管铭锋;
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作者单位

南京邮电大学通信与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
双连接; 基站选择; 5G; 强化学习; 后悔度;

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