基于深度强化学习的无线资源分配算法
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摘 要：为了在有限的无线资源条件下提供更高的信息传输速率，第五代移动通信（5G）引入多种高效的频谱复用技术，如终端直通技术（Device-to-Device， D2D）和非正交多址技术（Non-orthogonal Multiple Access Technology， NOMA）等。针对D2D网络，提出一种无监督的基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning， DRL）的信道和功率分配算法，解决了D2D用户信息传输速率最大化的问题。（剩余9477字）