基于优先记忆库结合竞争深度Q网络的动态功率控制

针对认知无线电多用户的动态功率控制策略问题,提出了一种基于优先记忆库(Prioritized Experience Replay,PER)结合竞争深度Q网络(Dueling Deep Q Network,Dueling DQN)的功率控制方法。在不知道主用户的控制策略及发射功率情况下,次用户以下垫式接入到主用户信道进行传输任务。微基站收集到的接收信号强度信息作为环境状态信息输入到竞争深度Q网络中,经过训练和学习后,得到次用户的动态功率控制策略。实验结果表明,次用户经过深度强化学习后能够找到最优的功率控制策略,并且在环境参数发生变化时也能快速调整自身的行为和控制策略,提高了频谱利用率和网络能效。