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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)
摘要：本发明涉及卫星及无人机海洋网络数据处理技术领域，具体的说是一种基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法，包括以下步骤：步骤1：建立基于NOMA的海洋卫星无人机海面混合网络，并设计通信网络资源优化问题；步骤2：利用深度强化学习算法来解决步骤1中资源优化问题；步骤3：建立基于最大熵思想的软代理关键海洋卫星通信功率分配方法SAC‑OSCPA，以解决深度Q网络算法高估Q值和局部最优收敛的风险。
主权项：1.一种基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立基于NOMA的海洋卫星无人机海面混合网络，并设计通信网络资源优化问题；步骤2：利用深度强化学习算法来解决步骤1中资源优化问题；步骤3：建立基于最大熵思想的软代理关键海洋卫星通信功率分配方法SAC-OSCPA，以解决深度Q网络算法高估Q值和局部最优收敛的风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 基于最大熵深度强化学习的NOMA海事网络系统功率分配方法
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