本研究提出了一种新颖的自我监督深度强化学习方法，其利用通道脉冲响应作为状态，并预测修正以最小化纠正后和估计范围之间的误差，实验结果证明其性能与最先进的监督方法相当，克服了数据依赖性和泛化性不足的限制，在解决实际可扩展的 UWB 范围误差方面具有很大潜力。

Mar, 2024

本文提出了一种基于弱监督的学习框架，采用基于广义期望最大化（GEM）算法的深度学习方法，在弱监督标签的先验信息下对超宽带（UWB）测距误差进行鲁棒处理，实现了从原始数据中利用高语义特征的性能改进。

May, 2023

本文阐述了如何用智能算法解决 NB-IoT 中设备组的无线资源分配问题，并提出了基于 Q-Learning 算法的智能化方案，这个方案在吞吐量和训练效率方面显著优于传统的方案。

Dec, 2018

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

本文提出了一种分布式的深度强化学习资源分配技术，针对协作无线电网络所呈现的多智能体环境及其强化学习过程中可能导致的非平稳环境，通过考虑深度强化学习的特定方面，本文的算法能够迭代地收敛于一个平衡政策，其可用于无需与其他代理协调配合的情况下工作。仿真结果表明，与等效的基于 Q 表的 Q 学习算法相比，所提出的技术具有更快的学习性能，并能够在足够长的学习时间内在 99% 的情况下找到最优策略。此外，对于与等效的基于表格的实现相比，仿真结果显示出我们的 DQL 方法只需要不到一半的学习步骤才能实现相同的性能。此外，证明了在未协调交互的多无线电情景中使用标准的单智能体深度强化学习方法可能无法收敛。

May, 2022

本研究使用强化学习方法，将两个设备间的无线通信建模为优化双向通信策略的问题，以此解决传统无线通信领域所面临的问题，如人工频谱稀缺、无法动态分配频率等。实验结果表明所提出的方法具有优越的学习能力和智能性。

Jan, 2018

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

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

该研究提出了一种在多个无人机的辅助下，针对动态环境中的无线供能通信网络（WPCN）的新设计。通过引入新的基于双阈值的无线节点类型更新规则，以及多智能体深度强化学习（MAHDRL）框架，能有效解决航迹决策和能源传输与数据收集决策的优化问题。通过大量的仿真实验结果验证了该方法在各种国际先进基准测试中的卓越性能。

Dec, 2023

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