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J-GLOBAL ID：202102229665519010   整理番号：21A0666879

コグニティブ無線ネットワークにおける近接ポリシー最適化ベースの連続インテリジェント電力制御【JST・京大機械翻訳】

Proximal Policy Optimization Based Continuous Intelligent Power Control in Cognitive Radio Network

著者 (4件)： Zishen Fan (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Department of Communication and Information Engineering,Chongqing,China) ,  Xianzhong Xie (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Department of Communication and Information Engineering,Chongqing,China) ,  Zhaoyuan Shi (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Department of Communication and Information Engineering,Chongqing,China) ,  Xiping Chen (Chongqing University of Posts and Telecommunications,Department of Communication and Information Engineering,Chongqing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCC  ページ： 820-824  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文の目的は,一次ユーザ(PU)と共通スペクトルを効率的に共有するために,二次ユーザ(SU)のための学習ベース電力制御法を開発することである。しかし,コグニティブ無線(CR)に適用した深層強化学習(DRL)法は,ほとんど価値ベースであり,それらは離散行動空間だけを扱うことができ,一方,連続動作空間における最適行動のための完全な探索は,通常は実行可能ではない。SUが連続電力制御を実現できる新しい近位ポリシー最適化(PPO)ベースのアルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがPUの通常の通信に影響を及ぼすことなくPUのスペクトル資源を共有するためにSUの電力を効果的に制御できることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  学習 ,  *電力 ,  *電力制御 ,  スペクトル ,  連続操作
準シソーラス用語： *コグニティブ無線 ,  *コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  最適化 ,  電力制御