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申请/专利权人：南京控维通信科技有限公司
申请日：2024-04-24
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118075877B
主分类号：H04W72/044
分类号：H04W72/044;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/092;G06N3/084;H04W72/50;H04W72/0446;H04W84/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.02#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的NOMA多波束卫星通信方法，包括构建NOMA多波束卫星通信系统，定义NOMA多波束卫星通信系统的参数；在NOMA多波束卫星通信系统中，构建深度强化学习网络模型；构建基于生成对抗网络的情景生成模型，生成信道信息数据；深度强化学习网络模型通过信道信息数据，与NOMA多波束卫星通信系统进行交互，得到经验元组；使用经验元组，对深度强化学习网络模型进行训练，使用训练好的深度强化学习网络模型，得到最佳资源分配策略。本发明通过生成对抗网络，降低了信道信息的干扰，结合深度强化学习，有效简化了优化难度，提升了算法效率；同时考虑了更实际且更具特征的指标，获得了更全面的性能评估。
主权项：1.基于深度强化学习的NOMA多波束卫星通信方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建NOMA多波束卫星通信系统，定义NOMA多波束卫星通信系统的参数；S2、在NOMA多波束卫星通信系统中，构建深度强化学习网络模型；S3、构建基于生成对抗网络的情景生成模型，生成信道信息数据；S4、深度强化学习网络模型通过信道信息数据，与NOMA多波束卫星通信系统进行交互，得到经验元组；S5、使用经验元组，对深度强化学习网络模型进行训练，使用训练好的深度强化学习网络模型，得到最佳资源分配策略；步骤S1进一步为：S11、构建NOMA多波束卫星通信系统，定义NOMA多波束卫星通信系统的参数，包括波束、终端设备和时隙；S12、基于NOMA多波束卫星通信系统的参数，定义终端设备的功率分配、时隙分配和解码顺序表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京控维通信科技有限公司 基于深度强化学习的NOMA多波束卫星通信方法
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