【摘要】：無(wú)線通信中的能量收集(EH,Energy Harvesting)技術(shù)是指通信設(shè)備可以從周圍環(huán)境中收集太陽(yáng)能、風(fēng)能、電磁能等可再生能源的技術(shù)。具有能量收集設(shè)備的通信節(jié)點(diǎn)可以更加靈活地部署、減少對(duì)電網(wǎng)供電的依賴性、而且更加符合節(jié)能減排的理念,是未來(lái)綠色通信的發(fā)展趨勢(shì)。將能量收集技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)通信的多進(jìn)制正交幅度調(diào)制(MQAM,Multiple Quadrature Amplitude Modulation)技術(shù)相結(jié)合,可以同時(shí)緩解化石能源和頻譜資源短缺的問題。本文圍繞能量收集MQAM無(wú)線通信系統(tǒng)的資源分配問題進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:1)為了提高通信系統(tǒng)的容量、提高能量收集的利用效率,研究了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的EH-MQAM點(diǎn)對(duì)點(diǎn)無(wú)線通信系統(tǒng)的資源分配問題。由于能量收集通信系統(tǒng)的能量達(dá)到具有隨機(jī)性突發(fā)性的特點(diǎn),加之無(wú)線信道的多變和衰落,使得我們無(wú)法預(yù)測(cè)能量到達(dá)和信道的狀態(tài)。傳統(tǒng)的凸優(yōu)化方法對(duì)解決這類通信系統(tǒng)的優(yōu)化問題已經(jīng)不再適用,所以本文利用了一種新穎的方法——強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)求解系統(tǒng)最大吞吐量的優(yōu)化問題。首先嘗試了最基本的基于表格式的值函數(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法—Q-learning和SARSA算法來(lái)找到分時(shí)通信系統(tǒng)每一時(shí)隙的最優(yōu)傳輸策略。然后通過(guò)數(shù)學(xué)方法證明Q-learning和SARSA算法的收斂性。最后,仿真實(shí)驗(yàn)表明,這兩種算法均可以達(dá)到收斂狀態(tài)。利用收斂后的表格,它們都可以找到最優(yōu)傳輸策略且在吞吐量性能上優(yōu)于其他相比較的傳統(tǒng)傳輸策略。2)為了優(yōu)化SARSA和Q-learning算法收斂速度慢,需要額外內(nèi)存資源儲(chǔ)存動(dòng)作值函數(shù)表格的問題。本文嘗試了用一種基于Tile-Coding方法的值函數(shù)近似SARSA算法改進(jìn)傳統(tǒng)的SARSA算法。根據(jù)文中通信系統(tǒng)的優(yōu)化問題的主要特征,設(shè)計(jì)了3組狄利克雷基函數(shù)。用基函數(shù)與權(quán)重的向量積逼近存儲(chǔ)在表格中的動(dòng)作值函數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,近似的SARSA算法同樣可以找到最優(yōu)的傳輸策略,且收斂速度快,不占用額外內(nèi)存,更適合體積輕小靈活的無(wú)線通信設(shè)備。3)為了避免2)中人工尋找系統(tǒng)特征來(lái)構(gòu)造基函數(shù)從而逼近動(dòng)作值函數(shù)的麻煩,本文繼續(xù)深入探索值函數(shù)的近似方法,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一強(qiáng)大的擬合工具來(lái)自動(dòng)獲得通信系統(tǒng)傳輸策略的特征。利用DQN(Deep Q Network)算法中的記憶回放和設(shè)置目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)兩大技巧來(lái)緩解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不易收斂的特性。仿真實(shí)驗(yàn)表明,DQN算法同樣可以找到本文通信系統(tǒng)的最優(yōu)傳輸策略,且收斂速度非�？臁o(wú)需人為尋找系統(tǒng)特征。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN92;TP181

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本文編號(hào)：2738557