I detta dokument utvecklar vi en ny decentraliserad resursfördelningsmekanism för fordon-till-fordon-kommunikation (V2V) baserad på djupgående förstärkningsinlärning, som kan tillämpas på både ensändnings- och utsändningsscenarier. Enligt den decentraliserade resursfördelningsmekanismen, en autonom "agent", en V2V-länk eller ett fordon, fattar sina beslut för att hitta den optimala subband- och kraftnivån för överföring utan att behöva eller behöva vänta på global information. Eftersom den föreslagna metoden är decentraliserad, medför den endast begränsade omkostnader för överföring. Från simuleringsresultaten kan varje agent effektivt lära sig att uppfylla de stränga latensbegränsningarna för V2V-länkar samtidigt som man minimerar störningarna till kommunikation mellan fordon och infrastruktur.
I Ref har man utvecklat en decentraliserad resursfördelningsmekanism för kommunikation mellan fordon (V2V) baserad på djup RL, som kan tillämpas på både ensändnings- och ensändningsscenarier.
Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation for V2V Communications
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}