频谱切换强化学习方法

学习方法 2025-07-23 14:28语文学习方法www.ettschool.cn

1. Q-Learning基础框架

采用状态空间定义(信道可用性、干扰水平等)、动作空间设计(切换目标信道选择)和奖励函数(吞吐量、切换开销等)构成经典Q-Learning模型

通过迁移学习技术可将收敛迭代次数减少72%，显著提升学习效率

2. 强化学习改进

基于DQN的频谱接入算法能有效降低用户间碰撞概率，提升系统频带利用率

采用双重网络结构(Double DQN)解决Q值过高估计问题，并通过优先经验回放提升收敛速度

多智能体架构可实现分布式用户间的干扰协调与功率控制

3. 混合频谱接入扩展

将单一接入方式扩展为混合接入模式，适应物联网设备多样性需求

结合FFT频谱分析技术实时感知信道状态

采用世界模型(Dreamer算法)处理稀疏奖励场景，实现跨150+任务的通用学习能力

4. 性能优化方向

动态调整分辨率带宽(RBW)平衡频谱分析精度与噪声影响

通过功率谱密度(PSD)分析优化信号发射参数

引入课程学习机制逐步提升环境复杂度

典型应用场景包括：5G动态频谱共享、物联网设备接入管理以及LTE-U与WiFi共存系统。研究趋势显示，RL与神经科学、边缘计算的交叉创新正催生新的技术突破。