计算机应用

作者：秦鑫彤, 宋政育, 侯天为, 王飞越, 孙昕, 黎伟

单位：1.北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044；2.重庆金美通信有限责任公司，重庆 400030

关键词：移动自组网,载波侦听多址接入,深度强化学习,信道利用率,资源分配

基金：国家自然科学基金资助项目(61901027)

针对基于p持续的移动自组网（MANET）信道接入和资源分配问题，提出一种具有低复杂度的自适应信道接入和资源分配算法。首先，考虑到自组网无中心分布式组网特点，以每个节点的信道利用率最大化为目标建立优化问题；其次将该问题建模为马尔可夫决策过程并定义状态、动作和奖励函数；最后基于策略梯度训练网络参数，联合优化竞争概率、优先级增长因子以及通信节点数量。仿真实验结果表明，所提算法可以显著提高p-持续载波侦听多址接入（CSMA）协议的性能，与固定竞争概率和p值预定义的方案相比，所提算法的信道利用率提高了45%和17%；此外，当节点数量小于35时，所提算法优于固定接入节点数量的方案。同时，在节点数据包到达率较高时，所提算法可以充分利用信道，减少时隙资源浪费。

来源：2024年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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