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coexistence
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MM
拥挤频谱环境下雷达检测和跟踪的深度强化学习控制
本文采用深度强化学习(Deep RL)中的非线性价值函数逼近来实现智能脉冲雷达和相邻通信系统的动态非合作共存,并通过学习调整频率和中心频率,最大化雷达探测性能,保持对频带的充分利用。我们通过实验证明,与策略迭代或感知和避免(SAA)方法相比
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4 years ago
MM
基于机器学习的低延迟高可靠通信风险感知资源分配的挑战与策略
通过机器学习技术在 5G 无线网络中实现非计划 URLLC 流量传输的研究,提出了一种分布式风险感知机器学习解决方案,从而可以实现计划或非计划 URLLC 流量的同时满足其严格的延迟和可靠性要求。
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6 years ago
Wi-Fi 和 LTE-LAA 共存的公平性
本文通过新的分析模型来研究 LTE 和 802.11 网络的协同工作,重点关注它们的公平性和共存能力,并比较形式化的访问和比例公平性定义。
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6 years ago
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