spectrum allocation | BriefGPT

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MM太赫兹通信系统的无监督学习频谱分配方法
提出了一种无监督学习辅助的新的频谱分配策略，其中考虑了自适应子带宽，能够将感兴趣的频谱划分为带宽不均的子带，减少了用户之间分子吸收损耗的差异，进而提高数据传输速率性能。在该策略中，首先提出了一个优化问题以确定最佳子带宽度和发射功率，然后提出
PDF2 years ago
多核弹性光网络中的资源分配：一种深度强化学习方法
本文首次将深度强化学习应用于动态多核光纤弹性光学网络中的路由、调制、波谱和核心分配问题，并通过与三种基线启发式方法的模拟进行了验证，表明该方法可以显著降低阻塞概率。
PDF2 years ago
深度强化学习在蜂窝网络中联合频谱和功率分配中的应用
本文提出了一个学习框架来优化无线网络的频谱和功率分配，使用两种分别针对离散和连续变量的强化学习算法来同时执行和训练，模拟结果表明该方案优于基于分数规划的算法和以往基于深度强化学习的解决方案。
PDF4 years ago
应用液态状态机学习实现 LTE-U 无人机网络资源及缓存管理
针对具有缓存功能的无人机网络服务，提出了基于机器学习框架的分布式算法，解决了用户关联、频谱分配、内容缓存等问题，实验结果表明相比基于 Q-learning 算法的缓存和不缓存算法，优化后的算法在稳定队列用户数上分别有 33.3% 和 50.
PDF6 years ago
MM大规模小区网络中的可扩展频谱分配和用户关联
通过对运行速度缓慢的密集部署的小型基站进行交互用户关联和频谱分配来开发可扩展的框架，以满足给定的流量统计需求。通过将频谱划分给所有可能的主动访问点 (AP) 的传输模式来首先将联合用户关联和频谱分配表述为凸优化问题。
PDF7 years ago
MMLTE-U 中用于自组织资源分配的 Echo State 网络，通过上下行解耦
本篇论文研究了包含 LTE-U 的异构小型蜂窝网络中的上下行解耦资源分配问题，提出了一个基于回声状态网络框架的分布式算法，该算法可以使小型基站自主选择其最优的带宽分配策略，并在用户关联、频谱分配和负载均衡方面取得了显著的增益。
PDF8 years ago
异构网络中的交通驱动频谱分配
本文旨在研究如何针对下行中的所有可能频谱复用模式来确定如何将频谱最优地分配给基础收发信台，以便在繁忙的交通条件下获得整个吞吐量区域，同时考虑了干扰和流量条件。
PDF10 years ago