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VLC与D2D异构网络优化：一种基于均衡约束均衡问题的强化学习方法

DOI：10.1109/TWC.2018.2890057 期刊：IEEE Transactions on Wireless Communications 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 射频（RF）频谱资源紧张促使人们开发利用其他带宽来源，可见光成为极具潜力的候选方案。虽然可见光通信（VLC）能确保高容量传输，但其覆盖范围有限。这需要将VLC与设备间直连（D2D）技术整合到异构网络中。具体而言，可接收VLC发射器信号的移动用户可通过D2D通信为中继不可接收信号的用户转发数据。然而由于移动用户的分布式特性，确定从VLC发射器到终端移动设备的最优数据传输路径是主要挑战。本文提出基于强化学习（RL）的方法来确定室内VLC-D2D异构网络中的多跳数据传输路径。通过将中继数据的移动用户交互建模为带均衡约束的均衡问题（EPEC），并采用交替方向乘子法（ADMM）求解，动态获取RL方法的奖励值。该技术能以分布式方式实现最优数据传输路径。仿真结果表明，所提方法能有效通过学习算法获得低延迟、高容量的传输路径。
作者： Neetu Raveendran，Huaqing Zhang，Dusit Niyato，Fang Yang，Jian Song，Zhu Han
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用强化学习方法确定室内VLC-D2D异构网络中最优的多跳数据传输路由，以解决移动用户分布式行为和VLC覆盖范围有限所带来的挑战。

研究成果

所提出的基于强化学习的方法能有效确定VLC-D2D异构网络中的最优多跳数据传输路径，通过采用EPEC和ADMM的动态奖励计算提升数据速率并降低延迟。仿真结果证实了学习机制与未来奖励的优势，且具有线性时间复杂度。该方法为随机通信环境提供了分布式解决方案，从而提升网络性能。

研究不足

该研究仅限于室内场景，并对用户移动性和网络拓扑结构做出假设。算法性能可能受到高移动性或大规模网络的影响，且计算复杂度随实体数量增加而上升。模拟基于特定参数设置，可能无法推广至所有现实条件。

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