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基于GCN-DDPG的超密集物联网资源分配方法及系统
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023116585955
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023116585955 | 专利名称 | 基于GCN-DDPG的超密集物联网资源分配方法及系统 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | H04L 41/16 (2022.01),H04L 47/76 (2022.01),H04L 67/12 (2022.01),H04W 4/70 (2018.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/042 (2023.01),G06N 3/045 (2023.01) |
| 申请人 | 重庆理工大学 | 申请地址 | 重庆市巴南区红光大道69号附1号 |
| 发明人 | 黄杰,李幸星,杨凡,杨成,喻涛,张仕龙,姚凤航 | 申请日期 | 2023-12-06 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-27 17:48:02 |
| 专利摘要 | 本发明涉及D2D辅助的超密集物联网技术领域，具体公开了一种基于GCN‑DDPG的超密集物联网资源分配方法及系统，包括步骤：构建超密集物联网的通信模型；根据通信模型建立冲突图；将冲突图简化为冲突超图；基于所述冲突超图采用基于图卷积神经网络的深度强化学习模型即GCN‑DDPG模型对超密集物联网进行资源分配。本发明通过构建冲突图模型来分析资源复用冲突关系，将冲突图模型转化为冲突超图模型同时分析多个传输链路(transmission link，TL)之间的冲突关系，并将资源分配问题转化到超图的顶点强着色问题。最后提出了基于图卷积强化学习算法(GCN‑DDPG)的无冲突资源分配策略。实验结果表明，与对比算法相比，本算法具有更高的网络资源重用率和吞吐量，在D2D辅助的UD‑IoE中具有更好的性能。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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