通过考虑多节点计算资源的协作分配、传输资源块（RB）的分配以及系统的时变动态性，本文旨在通过联合考虑提出一种适用于合作 MEC 辅助的 RAN 切片系统中异构服务需求的最大 SSR 的方法。对系统进行抽象并使用循环图强化学习算法来智能地学习最佳混合 RA 策略，利用图神经网络（GCN）和深度确定性策略梯度（DDPG）有效地提取等效拓扑图的空间特征。此外，还设计了一种新的时间循环强化学习框架，将先前时刻策略网络的动作输出整合到后续时刻策略网络的状态输入中，以适应时变和上下文网络环境。此外，我们探讨了两种使用案例场景，以讨论所提出的 RGRL 算法的普遍优越性。仿真结果表明，所提出的算法在平均 SSR、性能稳定性和网络复杂性方面具有优势。

May, 2024

研究了二次用户在交互式无线通信过程中的最大吞吐量和最小化每个主接收器产生的干扰之间的权衡，并通过利用二次发射机处的多天线，从信息理论的角度对该基本权衡进行了表征，以实现对时空和频率域中的机会光谱共享。

Nov, 2007

本文介绍了利用人工神经网络进行自主分布式的次级网络的控制策略，并通过预测次级网络对主网络的干扰来解决干扰限制和认知无线电之间的信息交流等问题，以实现更精细的下层传输功率控制和更高的传输机会。

Jun, 2018

本研究介绍了在语义感知的范式下，如何通过资源分配决策来优化利用公平度的权衡，同时考虑到用户数据相关性。通过引入自我和协助吞吐量的概念，提出了一种新的无线频谱多接入问题的解决方法，利用 α 公平度度量优化。通过单信道和多信道的场景评估，发现在各种 α 值、关联矩阵和信道条件下，SAMA-D3QL 方法都表现优于其他方法，从而为未来联邦动态应用的实现提供了有希望的候选方案。

Jan, 2024

本文介绍了一种考虑到能量收集和无线信道的自适应空中无线通信系统，并利用深度强化学习算法设计功率控制和波束成形策略，以最大化长期总和速率性能。

Jun, 2023

本文提出了一种适用于排队感知多媒体异构云射频接入网络（H-CRAN）的节能优化目标函数，以达到同时考虑智能前传容量和跨层干扰约束的最优网络协作波束形成设计算法。该算法实现了加权平均最小平方误差方法，达到了能效和排队延迟之间的平衡，并进一步演示了智能前传约束对此平衡的严格影响。

Jan, 2016

提出了基于强化学习的闭环访问控制方案，通过近实时的无线接入网络智能控制器与环境的持续交互来确定强化学习策略，以实现对 Open Radio Access Network 中大规模访问请求的高效控制和管理，同时还提出了数据驱动的深度强化学习辅助方案，可用于处理连续和高维状态、动作空间的高度复杂的环境。

Mar, 2023

利用主动同时发送和反射的可重构智能表面（ASRIS）在共生共生无线电网络中建立和增强通信。

Jan, 2024

本论文介绍了使用深度强化学习和控制理论方法 (DRL) 实现毫米波非正交多址接入 (NOMA) 系统的联合功率分配和混合波束成形，通过考虑用户之间的相互干扰并同时满足高速率需求，模拟结果表明该方法比时分复用多址 (TDMA) 和非线视距 (NLOS)-NOMA 方法在用户总速率方面效果更好，且该方法独立于信道响应。

May, 2022

该论文提出了一种深度协作感知（DCS），用于在认知无线电网络（CRN）中进行协作频谱感知（CSS），以检测可能同时占用多个波段的主用户（PU），通过使用卷积神经网络（CNN）学习 SUs 的单独感测结果的组合策略，DCS 发现一种环境特定的 CSS，即使单独感测结果被量化或未量化，也可以以自适应的方式考虑个体感测结果的频谱和空间相关性，仿真表明，即使训练样本数量较少，建议使用低复杂度 DCS 可以提高 CSS 的性能。

May, 2017