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摘要：本发明公开了基于强化学习的多小区大规模MIMO联合用户分组和时频资源分配方法与系统，该方法基于构建的用户分组网络和时频资源分配网络进行联合用户分组和时频资源分配，实现多基站共同的优化目标。其中时频资源分配网络是基于深度Q学习的多个全连接网络的组合，用于模拟不同基站决策，挑选使得系统优化目标值最大的时频资源分配方案；用户分组网络是基于深度Q学习的全连接网络，通过调用时频资源分配网络，评估不同用户调度组合下的系统性能，并挑选使得系统优化目标值最大的用户分组方案。本发明能够在显著降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能，有效地解决多小区大规模MIMO系统用户分组和时频资源分配问题。

主权项：1.一种基于强化学习的多小区大规模MIMO联合用户分组和时频资源分配方法，其特征在于，所述方法基于构建的用户分组网络和时频资源分配网络进行联合用户分组和时频资源分配，实现多基站共同的优化目标；所述用户分组网络根据系统状态计算最佳用户分组矩阵；所述时频资源分配网络根据最佳用户分组矩阵更新后的系统状态计算对应的最佳时频资源分配矩阵；训练好的时频资源分配网络嵌套于用户分组网络，评估不同用户分组下的优化目标；所述系统状态包括所有单基站状态，单基站状态包括信道相关性信息、用户分组信息和时频资源分配信息；所述时频资源分配网络是基于深度Q学习的多个全连接网络的组合，其中各全连接网络参数相同，每个基站对应的时频资源分配网络包含的全连接网络个数为本基站时频资源分配动作的总数，每个全连接网络输入层包含系统状态和单基站可能采取的时频资源分配动作，输出层为对应时频资源分配动作的评分；运用时频资源分配网络并行决策各基站最佳时频资源分配方案；所述用户分组网络是基于深度Q学习的全连接网络，每个基站对应的用户分组网络大小由各基站服务的用户数决定，其中输入层包含系统状态，输出层为本基站所有用户分组动作的评分；运用用户分组网络串行决策各基站最优用户分组方案；其中下一基站决策时的系统状态由前一基站的决策结果确定，各基站选择评分最高的动作更新用户分组矩阵，最后一个基站决策后的用户分组矩阵为一轮决策的结果；在中央调度器构建用户分组网络和时频资源分配网络进行联合用户分组和时频资源分配；各小区用户发送上行探测信号，基站估计用户信道信息，并计算各用户间信道相关系数；各基站将信道相关系数矩阵传输至中央调度器；中央调度器利用信道相关系数联合进行用户分组和时频资源分配，并将用户分组矩阵和时频资源分配矩阵传输至各基站。

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百度查询： 东南大学 多小区大规模MIMO联合用户分组和时频资源分配方法与系统