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申请/专利权人：中山大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118055425A
主分类号：H04W24/02
分类号：H04W24/02;H04W24/06;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于约束深度强化学习的多节点通信感知优化方法及系统，步骤如下：收集联合通信感知节点、感知目标、通信接收机的信息与参数、信道信息；为每个联合通信感知节点构建约束深度强化学习神经网络模型；使用收集的信息建立虚拟仿真环境，并进行联合训练和学习；将训练好的每个联合通信感知节点的约束深度强化学习模型部署到相应的真实节点，每个联合通信感知节点根据自身的观测进行资源分配。本发明采用多智能体的约束深度强化学习算法，综合各联合通信感知节点间的影响，实现合理资源分配，在满足各联合通信感知节点平均功耗约束的同时最小化平均估计信息年龄。本发明采用估计信息年龄作为优化指标，保证传输及时性和估计准确性。
主权项：1.一种基于约束深度强化学习的多节点通信感知优化方法，其特征在于，所述多节点通信感知优化方法包括以下步骤：S1、收集联合通信感知节点、感知目标、通信接收机的信息与参数，收集联合通信感知节点和感知目标之间以及联合通信感知节点和通信接收机之间的信道信息；S2、分别为每个联合通信感知节点构建约束深度强化学习神经网络模型；S3、使用收集的信息建立虚拟仿真环境，在虚拟仿真环境中对所述每个联合通信感知节点的约束深度强化学习模型进行联合训练和学习；S4、将经过训练的每个联合通信感知节点的约束深度强化学习模型部署到相应的真实节点，每个联合通信感知节点根据自身的观测进行资源分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于约束学习的多节点通信感知优化方法、系统、设备和介质
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