申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2021-11-11

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN114071482B

主分类号：H04W16/18

分类号：H04W16/18;H04W16/22;H04W24/02;H04W28/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2022.03.08#实质审查的生效;2022.02.18#公开

摘要：本发明公开了一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，将训练好的神经网络模型部署在次级接收器上，初始化训练好的神经网络模型，将认知无线电网络的当前状态空间输入到所述神经网络模型，获得神经网络模型输出的动作空间。然后据当前时刻信道状态是否繁忙，对神经网络模型输出的动作空间进行剪切，得到符合当前信道状态的动作，将获得的动作信息广播给次级发射器，次级发射器执行相应的动作，并将吞吐量结果反馈给次级接收器。本发明引入了AoI指标来测量接收器所需的数据新鲜度，时间复杂度极低，不仅优化了长期的吞吐量，也保证了接收数据的新鲜度，避免次级接收器掌握的数据过于陈旧。

主权项：1.一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，所述认知无线电网络包括信号源、次级发射器和次级接收器，其特征在于，所述认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，包括：将训练好的神经网络模型部署在次级接收器上，初始化训练好的神经网络模型；将认知无线电网络的当前状态空间输入到所述神经网络模型，获得神经网络模型输出的动作空间；据当前时刻信道状态是否繁忙，对神经网络模型输出的动作空间进行剪切，得到符合当前信道状态的动作；将获得的动作信息广播给次级发射器，次级发射器执行相应的动作，并将吞吐量结果反馈给次级接收器；其中，所述状态空间包括能量状态空间、信道增益状态空间、信道状态空间和AoI状态空间，其中：能量状态空间为Sc＝{ct,0,ct,1,....,ct,N-1；ct,i∈0,C}，其中ct,i表示次级发射器STi的初始能量，i表示次级发射器ST的序号；信道增益状态空间为Sg＝{ρt,h,ρt,g}，ρt,h,ρt,g分别表示从次级发射器到次级接收器的信道衰减，以及从信号源到次级接收器的信道衰减；信道状态空间为Sb＝{bt；bt∈{0,1}}，其中bt＝1表示信道繁忙，bt＝0表示信道空闲；AoI状态空间：Sa＝{at,0,at,1,....,at,N-1；at,i∈1,amax}，其中at,i表示关次级发射器于STi的AoI，amax表示次级接收器可容忍的最大AoI；所述动作空间信道状态为繁忙时的动作空间A_1和信道状态为空闲时的动作空间A_0； 其中αt,i表示次级发射器STi执行AB模式传输的时长，STi捕获的能量为PT表示信号源的发射功率；gt,i表示从信号源到次级接收器的信道增益；N表示次级发射器的数量； 其中βt,i表示次级发射器STi执行overlay模式传输的时长，et,i表示次级接收器为次级发射器STi分配的用来执行overlay模式传输的可消耗能量值；所述神经网络模型在执行动作空间的奖励函数为： 其中Rt表示一个帧的总吞吐量，表示平均总吞吐量，当信道状态为繁忙时，其中，W为传输带宽，η为反射系数，σ2为信道噪声功率，λt,i∈{0,1}表示是否传输成功；当信道状态为空闲时，

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法

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