基于数据驱动和优化驱动的D2D功率控制算法研究

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基于数据驱动和优化驱动的D2D功率控制算法研究

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基于数据驱动和优化驱动的D2D功率控制算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景及意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 文章主要内容	第14-15页
1.4 文章组织结构	第15-17页
第二章 D2D通信技术及机器学习技术研究	第17-27页
2.1 D2D通信与功率控制技术	第17-22页
2.1.1 D2D通信技术概述	第17-18页
2.1.2 D2D通信干扰分析	第18-20页
2.1.3 D2D通信功率控制技术研究	第20-22页
2.2 机器学习技术	第22-26页
2.2.1 强化学习	第22-24页
2.2.2 监督学习	第24-26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章基于强化学习的D2D功率控制	第27-45页
3.1 系统模型	第27-29页
3.2 Q学习算法	第29-31页
3.2.1 Q学习算法概述	第29-30页
3.2.2 多智能体Q学习算法	第30-31页
3.3 基于分布式的Q学习D2D功率控制算法	第31-35页
3.3.1 算法介绍及流程	第32-33页
3.3.2 结果分析	第33-35页
3.4 基于动态动作集合改进分布式Q学习D2D功率控制算法	第35-41页
3.4.1 算法介绍及流程	第35-38页
3.4.2 结果分析	第38-41页
3.5 基于Docitive学习思想改进分布式Q学习D2D功率控制算法	第41-44页
3.5.1 Docitive Q学习及kd树算法	第41-42页
3.5.2 应用场景及算法流程	第42-43页
3.5.3 仿真及结果分析	第43-44页
3.6 本章小结	第44-45页
第四章基于监督学习的D2D功率控制	第45-56页
4.1 系统模型	第45-46页
4.2 决策树在D2D功率控制中的应用	第46-49页
4.2.1 决策树算法	第46-47页
4.2.2 基于决策树的D2D功率控制算法	第47-49页
4.3 LR+GBDT算法在D2D功率控制中的应用	第49-52页
4.3.1 LR算法	第49-50页
4.3.2 GBDT算法	第50-51页
4.3.3 基于GBDT+LR的D2D功率控制算法	第51-52页
4.4 结果分析	第52-54页
4.5 本章小结	第54-56页
第五章总结与展望	第56-58页
5.1 全文总结	第56-57页
5.2 展望	第57-58页
参考文献	第58-63页
致谢	第63-65页
攻读硕士期间所发表的研究成果清单	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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