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一种基于强化学习的D2D辅助设备缓存系统及缓存方法

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本发明请求保护一种基于强化学习的D2D辅助设备缓存系统及缓存方法，具体是基于DQN(Deep Q Network)强化学习方式下的D2D通信缓存优化的系统。系统由服务器端的训练数据筛选模块、服务交互模块、请求处理模块、日志记录子模块和辅助节点设备的强化学习模块、请求处理模块、文件缓存模块、日志记录模块以及用户所在的辅助节点D2D通信覆盖区所有用户构成，通过统计分析用户对文件请求的记录，将数据进行筛选后用于强化学习，通过神经网络来学习得到辅助节点设备上适应流行度的缓存策略，从而提高系统D2D辅助设备卸载的命中率，有效地降低基站负荷，发挥D2D通信降低用户时延、节省网络带宽以及增加资源复用等作用。

著录项

公开/公告号CN110062357B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN201910212333.3
发明设计人曾帅;王育杰;任彦;赵天烽;钱志华;肖俊;周瑜松;刘何鑫;黄振航;张烨;刘亮;段洁;赵国峰;
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申请日2019-03-20
分类号H04W4/70(20180101);H04W24/02(20090101);H04L67/568(20220101);G06F16/172(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;
代理人刘小红;陈栋梁
地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
入库时间 2022-08-23 13:06:20

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