10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.06.002
双连接场景中基于强化学习的基站选择算法
为了满足日益增长的数据服务需求,网络运营商密集部署了大量5G小型基站.在3GPP R14中,定义了5G双连接的场景,即用户可以同时接入5G基站和4G基站.但是,目前主流的基站选择算法并不适用于这种场景.因此,为了解决5G双连接网络中的基站选择问题,文中提出一种基于强化学习的基站选择算法.该算法以用户设备为中心,以最大化用户吞吐量为目标.算法将基站选择问题映射为一个强化学习问题:将用户设备作为学习者,将无线接入技术选择策略作为动作空间,将当前时刻连入基站所获得的吞吐量作为回报值,从而计算出下一时刻选择各个基站的概率.仿真结果表明,在双连接场景中,相比于传统的RSS算法,文中算法可以减少用户设备切换次数,并提高统计时间段内用户的总吞吐量.
双连接、基站选择、5G、强化学习、后悔度
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TN929.5
国家自然科学基金61871237;江苏省重点研发计划BE2019017
2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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