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為提高室內(nèi)無線通信服務(wù)質(zhì)量以滿足用戶需求，基于深度Q學(xué)習(xí)（DQL）算法進(jìn)行家庭基站的下行鏈路功率分配，旨在最大化系統(tǒng)吞吐量。在辦公區(qū)域密集部署家庭基站的系統(tǒng)模型中，將家庭基站的物理位置建模為泊松點(diǎn)過程，移動(dòng)用戶隨機(jī)分布在各個(gè)位置。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建含有兩層隱藏層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的非線性，提高網(wǎng)絡(luò)的擬合能力。仿真結(jié)果表明，DQL算法相較于貪婪算法和Q學(xué)習(xí)算法能有效提高系統(tǒng)吞吐量和收斂速度。
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