Kommunikation mellan enheter (D2D) har erkänts som en lovande teknik för att förbättra spektrumeffektiviteten. D2D-överföring som underlag orsakar dock allvarliga störningar, vilket innebär en teknisk utmaning för spektrumtilldelningen. Befintliga centraliserade system kräver global information, vilket kan orsaka allvarliga signalerande overhead. Medan befintlig distribuerad lösning kräver frekvent informationsutbyte mellan användare och kan inte uppnå global optimering. I detta dokument föreslås en distribuerad ram för spektrumtilldelning som bygger på djupt förstärkande lärande av flera agenser och som kallas neighbor-Agent Actor Critic (NAAC). NAAC använder granne användares historiska information för centraliserad utbildning men utförs distribuerat utan den informationen, som inte bara har ingen signal interaktion under utförandet, men också använder samarbete mellan användare för att ytterligare optimera systemets prestanda. Simuleringsresultaten visar att det föreslagna ramverket effektivt kan minska sannolikheten för avbrott i cellulära länkar, förbättra summan av D2D-länkar och ha god konvergens.
Referensreferensreferensreferensen använder sig av det djupa förstärkningslärandet och en distribuerad ram för spektrumtilldelning utarbetas, vilket endast kräver grannanvändarnas information.
A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Spectrum Allocation Framework for D2D Communications
{'venue': '2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}