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基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配
引用本文:王平,李兴国.基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配[J].应用声学,2015,23(3):47-47.
作者姓名:王平  李兴国
作者单位:成都航空职业技术学院 信息技术中心,四川大学 信息管理中心
摘    要:针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡。为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。

关 键 词:在线信道分配  蜂窝网络  Q学习  收敛速度
收稿时间:7/3/2014 12:00:00 AM
修稿时间:8/8/2014 12:00:00 AM

On-line Channel Allocation in Cellular Networks Based on Metropolis Q Learning
LI Xing-guo.On-line Channel Allocation in Cellular Networks Based on Metropolis Q Learning[J].Applied Acoustics,2015,23(3):47-47.
Authors:LI Xing-guo
Institution:Information Technology Center,Chengdu Aeronautic Polytechnic,Sichuan University
Abstract:
Keywords:One-line channel allocation  Q learning  convergence rate
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