基于深度强化学习的密集接入网中多基站协同功率管理研究

简介：
本研究聚焦于运用深度强化学习技术优化密集接入网络中的多基站协作功率控制问题，旨在提升网络效率和用户体验。 本段落探讨了在密集接入网（Dense Radio Access Network, RAN）环境中利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）进行多基站协作功率管理以提高网络能量效率的方法。随着5G及未来通信网络需求的增长，网络能量效率成为无线通信系统设计和运营的核心问题。 为解决这一挑战，作者提出了一种针对多基站功率优化的模型，该模型考虑了用户流量随机性和网络干扰动态变化的特点。首先将相关问题建模成马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），然后引入深度强化学习框架，并特别采用了深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）算法。 DQN是一种利用神经网络逼近Q值函数的强化学习方法，能够处理高维度的状态和动作空间问题。在DQN中，每个基站首先优化自身能量效率，随后与其他基站协作以最大化整个系统的能源效率。通过这种方式，在满足用户容量和速率需求的同时实现了全局优化的目标。 仿真结果显示，本段落提出的基于DQN算法的方法具有较快的收敛速度，并且相比传统的Q-learning算法和睡眠模式可以显著提高网络的能量效率约5%至10%，展示了深度强化学习在处理动态复杂无线环境中的优势。具体而言，在多基站协作问题中，能够实现更好的性能与效率平衡。 系统模型部分包括多个基站（BS）和用户设备（UE），其中每个基站与其服务的用户之间的通信受到距离、信道条件等因素的影响。文章采用正交频分复用技术，并对其子载波进行优化处理。此外还进行了链路预算计算以估计算法效果。 本段落的主要贡献如下： 1. 提出了一种基于深度强化学习的多基站下行功率智能管理模型，能够适应用户业务不确定性并有效提高网络能量效率。 2. 设计了一个DQN框架，其中中心服务器作为智能体，并将功率控制和能源效率分别设定为行动与奖励函数。 3. 利用DQN算法解决了多基站能量效率全局优化问题，在保证复杂度的同时实现了性能提升。 4. 通过仿真验证了所提方法的快速收敛性和较高的能量效率改进效果。 综上所述，本段落通过深度强化学习技术在密集接入网功率管理中的应用为绿色通信和网络智能化的发展提供了新的解决方案。这一研究对于未来无线通信系统的可持续性及能效优化具有重要的理论与实践价值。