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Wi-Fi7多链路通感一体化的功率和信道联合智能分配算法
被引量：
1
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作者
王靖
方旭明
《计算机应用》
北大核心
2025年第2期563-570,共8页
针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)...
针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)。该算法将MLD的每个下层MAC即每条链路作为一个智能体,并在上层MAC中设置混合网络用来处理所有下层MAC的局部值函数,以达到中心式训练的效果。训练完成后,每个下层MAC进入分布式执行模式,并独立地与它的局部环境进行交互,以进行功率控制和信道分配决策。仿真结果表明,相较于多智能体深度Q网络(MADQN)算法和传统启发式粒子群优化(PSO)算法,所提算法在通信吞吐量性能上分别提高了20.51%和29.10%;同时,所提算法在面对不同感知精度阈值和不同链路最低信干噪比(SINR)时,鲁棒性更好。可见,JPCQMIX能有效提升系统在满足感知精度条件下的通信吞吐量。
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关键词
Wi-Fi7
多链路
通信感知一体化
多智能体
深度强化学习
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职称材料
题名
Wi-Fi7多链路通感一体化的功率和信道联合智能分配算法
被引量：
1
1
作者
王靖
方旭明
机构
西南交通大学信息与通信工程学院
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第2期563-570,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62071393)。
文摘
针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)。该算法将MLD的每个下层MAC即每条链路作为一个智能体,并在上层MAC中设置混合网络用来处理所有下层MAC的局部值函数,以达到中心式训练的效果。训练完成后,每个下层MAC进入分布式执行模式,并独立地与它的局部环境进行交互,以进行功率控制和信道分配决策。仿真结果表明,相较于多智能体深度Q网络(MADQN)算法和传统启发式粒子群优化(PSO)算法,所提算法在通信吞吐量性能上分别提高了20.51%和29.10%;同时,所提算法在面对不同感知精度阈值和不同链路最低信干噪比(SINR)时,鲁棒性更好。可见,JPCQMIX能有效提升系统在满足感知精度条件下的通信吞吐量。
关键词
Wi-Fi7
多链路
通信感知一体化
多智能体
深度强化学习
Keywords
Wi-Fi7
multi-link
integrated communication and sensing
multi-agent
deep reinforcement learning
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
Wi-Fi7多链路通感一体化的功率和信道联合智能分配算法
王靖
方旭明
《计算机应用》
北大核心
2025
1
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