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目录
1.引言
2.算法仿真效果演示
3.数据集格式或算法参数简介
4.算法涉及理论知识概要
5G网络资源分配特点
强化学习基本原理
Q-Learning算法
数学模型
5.参考文献
6.完整算法代码文件获得
1.引言
通过Q-Learning驱动的资源分配策略，系统可以自适应地调整资源分配方案，在不同业务需求和网络条件下取得较好的性能平衡。
2.算法仿真效果演示
软件运行版本：
matlab2024b
仿真结果如下（仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频，完整代码运行后无水印）：
3.数据集格式或算法参数简介
%% 仿真参数设置
% 时间参数
total_time_slots = 500; % 总时隙数
slot_duration = 0.02; % 时隙持续时间（秒）% 网络拓扑参数
num_base_stations = 3; % 基站数量
num_users = 50; % 用户数量
max_users_per_bs = 20; % 每个基站最大服务用户数% 资源参数
total_rbs = 100; % 每个基站的总无线资源块(RB)
max_power = 46; % 最大发射功率(dBm)
power_levels = 5; % 功率级别数% Q学习参数
gamma = 0.9; % 折扣因子
alpha = 0.01; % 学习率
epsilon = 0.01; % 探索率
epsilon_decay = 0.995; % epsilon衰减率
min_epsilon = 0.01; % 最小探索率% 服务类型参数
num_service_types = 3; % 服务类型数量(语音、视频、数据)
service_requirements = [100e3, 2e6, 50e3; % 最小比特率(bps)5e6, 20e6, 50e6; % 最大比特率(bps)50, 100, 300; % 最大延迟(ms)0.01, 0.001, 0.05 % 最大误包率
];4.算法涉及理论知识概要
5G网络资源分配特点
高频段通信：使用毫米波频段（24GHz以上），提供更大带宽但路径损耗更高
密集异构网络：宏基站与小基站混合部署，提高覆盖率和容量
多服务类型：支持eMBB（增强移动宽带）、URLLC（超可靠低延迟）和mMTC（大规模机器类型通信）三种典型服务
动态流量特性：用户分布和业务需求随时间空间变化显著
强化学习基本原理
强化学习是一种通过智能体 (Agent) 与环境 (Environment) 交互学习最优决策策略的机器学习方法：
状态空间(S)：环境当前状态的表示
动作空间(A)：智能体可以执行的动作集合
状态转移概率：P(s'|s,a)表示在状态s执行动作a后转移到状态s'的概率
奖励函数：R(s,a,s')表示从状态s执行动作a转移到s'获得的即时奖励
策略：π(s)表示状态s下选择动作的概率分布
值函数：Q (s,a)表示在状态s执行动作a的长期累积奖励期望
Q-Learning算法
Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过迭代更新 Q 表来逼近最优动作价值函数：
Q表更新公式：Q(s,a) ← Q(s,a) + α[R(s,a) + γmaxQ(s',a') - Q(s,a)]
α：学习率，控制新信息覆盖旧信息的程度
γ：折扣因子，反映未来奖励的重要性
ε- 贪婪策略：以ε概率随机探索，以1-ε概率选择当前最优动作
数学模型
1.系统模型
网络拓扑：N个基站BS={BS₁,BS₂,...,BSₙ}，M个移动用户U={U₁,U₂,...,Uₘ}
资源块分配：每个基站有B个资源块，分配向量RB=[RB₁,RB₂,...,RBₙ]，其中RBᵢ表示基站i分配的资源块比例
功率分配：每个基站最大发射功率为Pmax，分配向量P=[P₁,P₂,...,Pₙ]，其中Pᵢ表示基站i的发射功率
2.无线传播模型
路径损耗模型(3GPP TR 38.901)：
PL(d) = 32.4 + 20log₁₀(d) + 20log₁₀(f)
d：距离 (km)，f：频率 (GHz)
信号与干扰加噪声比 (SINR)：
SINRᵢ = Pⱼ·Gᵢⱼ / (∑Pₖ·Gᵢₖ + σ²)
Pⱼ：服务基站 j 的发射功率
Gᵢⱼ：用户 i 与基站 j 之间的信道增益
σ²：加性高斯白噪声功率
3. 吞吐量计算
香农容量公式：
C = B·log₂(1+SINR)
B：带宽
系统中用户 i 的吞吐量：
Tᵢ = RBᵢ・C・η
RBᵢ：分配给用户 i 的资源块比例
η：频谱效率 (通常取 0.5-0.9)
4. 服务质量 (QoS) 模型
不同服务类型的 QoS 需求：
语音：比特率≥100kbps，时延≤50ms，误包率≤1%
视频：比特率≥2Mbps，时延≤100ms，误包率≤0.1%
数据：比特率≥50kbps，时延≤300ms，误包率≤5%
用户 i 的满意度函数：
Sᵢ = min (1, Tᵢ/Tᵢ^min) + max (0, min (0.5, (Tᵢ-Tᵢ^min)/(Tᵢ^max-Tᵢ^min)))
Tᵢ^min：服务类型的最小比特率需求
Tᵢ^max：服务类型的最大比特率需求
5. 奖励函数设计
R = w₁·Savg + w₂·Urb + w₃·Ep
Savg：平均用户满意度
Urb：资源利用率 = ∑RBᵢ / (N・max (RBᵢ))
Ep：能量效率 = ∑Tᵢ / ∑Pᵢ
w₁,w₂,w₃：权重系数，满足 w₁+w₂+w₃=1
5.参考文献
[1]蒋廷耀,谢龙恩,杜雨,等.基于深度强化学习的5G基站储能调度策略[J].电力系统自动化, 2023, 47(9):147-157.DOI:10.7500/AEPS20220526003.
[2]杨墨.基于深度强化学习的5G接入网络高能效资源分配方法[D].北京邮电大学,2021.
6.完整算法代码文件获得
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