本發明涉及一種工作在eLAA中的基于強化學習的幀配置方法,屬于無線通信領域。括以下步驟:S1:基站作為智能體學習環境中的可能出現的各種情況;S2:智能體獲取自身eUES的上下行數據需求,在能量檢測區域內的eUES及其eBS上下行數據需求,同時探測AP節點平均傳輸時間等信息;S3:根據當前信息在學習結果中找到最優方案的,智能體根據方案配置自身幀結構;S4:智能體根據選擇的結果完成幀配置過程。本發明通過配置各用戶的傳輸時間,能夠有效提高WiFi在免授權頻段接入信道成功的概率,減少沖突,同時又能保證信道內用戶的公平性,最終提高信道的吞吐量。
聲明:
“工作在eLAA中的基于強化學習的幀配置方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)