學位論文

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    基於A2C結合LSTM之D2D通訊於蜂巢式網路功率調整演算法
    (2021) 詹震浩; Chan, Jen-Hau
    我們考慮到裝置對裝置之通訊(Device-to-Device communication, D2D)有可能在非理想情況下被建立,我們提出一個下行鏈路干擾緩解機制,在保障蜂巢式用戶的鏈路品質前提下,提升整體系統容量,我們模擬多個D2D用戶時採用抑制干擾範圍與正交資源分配,接著使用本實驗室學長先前所撰寫之位置推薦的結果,並稱之為傳統方法,本篇研究接續著傳統方法,搭配人工智慧的方法針對D2D提出功率調整演算法(Location Recommendation and Power Adjustment using A2C with LSTM, LR&PA_A2C+LSTM),管理D2D複用蜂巢鏈路的資源時,基地台對D2D的干擾及D2D對MUE的干擾。我們比較LR的兩種策略,並且證明以最短移動距離作為唯一考量的策略較為實際,因此在我們的演算法中將採取此策略。模擬結果證明, 我們所提出的方法在提升D2D容量方面優於傳統方法,而蜂巢式用戶容量的減少相較於D2D容量的提升是非常小的,因此整體系統容量可以明顯地有所改善。