终检失败 创新训练 510电子与通信技术 智能交通未定级

5G网络的无线资源调度是影响网络性能的重要因素。现有的无线资源调度算法主要包括比例公平、轮询等，但是在面对时延敏感业务的调度时，都不能达到性能最优。由于无线资源分配问题本质上是一个Markov决策问题，因此，用DRL 算法设计无线调度第五代(5G)蜂窝网络的时延敏感的调度。因为调度策略是确定性的从通道和队列状态映射到调度操作，采用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）可对其进行优化。DDPG 收敛速度慢，服务质量，差性能低，并且5G网络环境一般是非平稳的，因此，基于DDPG的无线网络资源调度算法无法在真实的5G系统中实现。