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摘要
在大规模机器类通信(Machine Type Communication, MTC)中，短时间内大量的设备涌入LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络，这些设备同时发起随机接入会引起严重的网络拥塞，需要采取合适的措施对拥塞加以控制。为此，提出了一种基于强化学习的D3QN(Dueling Double Deep Q-network)算法。D3QN以DQN(Deep Q-Network)为基础，使用Double和Dueling两种方法进行改进，并采用优先经验回放对训练数据进行采样，使算法收敛速度更快并且更加稳定。考虑多基站的场景，设备可以对其所在区域内的任一基站发送接入请求。该方案中，使用具有无记忆特性的泊松过程对采用二步的随机接入的MTC设备的到达进行建模，设备通过基站广播的发生冲突的前导码数量，改变强化学习中的奖励，使得MTC设备能够找到拥塞少的基站进行接入，减少可能的前导码冲突。在不同的负载场景中，将所提方案与传统方案以及其他基于强化学习的方案进行了比较，证明了所提方案在解决大规模问题时的实用性和有效性。
- 出版日期2023
- 单位南京邮电大学; 通信与信息工程学院
