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毫米波通信可在5G無線通信系統(tǒng)超密集網(wǎng)絡場景中提供顯著的系統(tǒng)容量增益，但毫米波通信場景中干擾復雜多變，并且小區(qū)邊緣用戶動態(tài)鏈路的高阻塞率會引起中斷問題。為此，基于Q- Learning算法，提出一種考慮毫米波鏈路高間歇性概率的功率分配方案?；诓此纱剡^程對隨機部署的基站用戶系統(tǒng)進行建模，分析鏈路阻斷對有用信號和干擾信號帶來的不同影響，并將利己利他策略引入 Q-learning算法的狀態(tài)和回報函數(shù)設計中，通過機器學習策略得到功率分配最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明，與未考慮鏈路阻塞概率的CDP-Q方案相比，該方案由于根據(jù)鏈路動態(tài)鏈接狀況進行最優(yōu)功率分配，顯著提升了系統(tǒng)總?cè)萘俊?br /> ?
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