本文提出了一种分布式执行的动态功率分配方案，基于无模型深度强化学习技术，通过收集 CSI 和服务质量（QoS）信息，每个发射机适应自己的发射功率，旨在最大化加权和速效用函数，可特化为实现最大总速率或比例公平调度。本方案特别适用于系统模型不精确，CSI 延迟不可忽略的实际场景，能够在真实时间内实现几乎最优的功率分配。

Aug, 2018

研究动态频谱访问、网络效用最大化和分布式动态频谱访问算法，基于深度多用户强化学习，开发解决方案，并在多信道无线网络中进行实验评估。

Apr, 2017

本文提出一种新型的动态频谱共享方案，并使用深度强化学习算法基于蒙特卡罗树搜索进行资源分配，该方案能够在考虑未来网络状态的情况下执行操作，比当前的其他方案表现更好。

Feb, 2021

本文提出了一种基于深度强化学习的分布式资源分配技术，用于多代理环境下的认知无线电网络，该网络通过干扰下动态频谱访问与主干网络共存。该技术是分布式的，且不需要与其他代理协调，通过模拟结果可以显示出，该技术能够在有限的学习时间内，找到使性能在 3％之内的策略。

Oct, 2019

本文讨论了如何使用深度强化学习来优化 5G 网络中的波束成形、功率控制和干扰协同，并将其构建为一个非凸优化问题，以最大化信号干扰加噪声比（SINR）; 该算法在子 6 GHz 和毫米波（mmWave）频段的语音无线电和数据无线电中都取得了更好的性能。

Jun, 2019

本文研究了基于深度强化学习的无模型无需解析解的动力控制方案在跨单元合作、离线 / 在线集中训练和分布式执行等方面的数学分析和具体实现。 分析和仿真结果表明，DRL 设计在性能、鲁棒性和广泛可用性方面优于基于模型的方法，特别是 actor-critic 深度确定性策略梯度算法，可用于现有资源分配方案。

Jan, 2019

本文提出了一种基于深度强化学习的下行功率分配方案，旨在最大化总网络吞吐量，该方案与传统的功率分配方案相比表现更好，在多小区场景中，通过深度 Q 学习方法实现近似最优功率分配策略，使用遗传算法作为基准来获得近似最优功率分配解。

Apr, 2019

本文提出了一种基于深度学习的资源分配策略，通过优化带宽和传输功率来最小化基站的总功耗，并使用级联结构的神经网络和深度迁移学习来应对无线网络中的非平稳性。实验结果表明，相对于全连接神经网络，在 QoS 保证方面，级联神经网络的性能更好。

Mar, 2020

本文提出了一种基于深度强化学习的方法，用于共享主要用户和次要用户之间的频谱，并设计了一组空间部署的传感器节点以帮助感知无线环境中的接收信号强度信息，从而使得次要用户可以与主要用户有效地交互以达到传输数据的设定目标状态。

Dec, 2017

基于优化理论的深度强化学习框架被介绍用于联合设计控制和通信系统，并针对最小化功耗目标，在满足通信系统的调度性和速率约束以及控制系统的稳定性约束的前提下，通过优化理论和深度强化学习两个阶段的组合来实现，该方法在大量的模拟实验中表现出优于优化理论和纯深度强化学习方法的性能，接近最优性能且复杂度较低。

Nov, 2023