學位論文

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Subject: search.filters.subject.Reinforcement Learning

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    Sim2Real 在高動態環境下人形機器人的平衡控制
    (2023) 鄭在植; Jeong, Jaesik
    none
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    蜂巢式網路用戶與V2X通訊共存異質性網路之功率控制與資源分配演算法
    (2021) 高漢棋; Gao, Han-Chi
    在現今資訊暴漲的時代，無線網路是由許多的物聯網和通訊裝置所組合起來，而對於基地台原本所服務的蜂巢式網路用戶來說，因為基地台所需要服務的用戶不斷的增加，導致了基地台之間嚴重的互相干擾，為此我們通過提出一個下行鏈路干擾緩解方案，在確保了蜂巢式網路用戶的前提下，也保障了系統內的其他次級用戶不受到干擾，本文中以V2X通訊代表次級用戶。本論文建立了一個有多個多輸入單輸出(MISO)小區的環境，並在其中設置了數台採用C-V2X通訊的無人車，並使用人工智慧中的強化式學習模型Deep Q-learing 結合波束成形技術，提出了一種功率調整與波束成形演算法，每個基地台都代表一個代理(Agent)，並擁有獨立的神經網路，能夠根據基地台目前的環境做出適當的決策，我們的研究結果表明此演算法能夠有效保障蜂巢式網路用戶的權益(Utility)，並透過波束成形技術避開無人車，從而達到降低干擾並提升系統效能的目的。
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    異質性網路中Wi-Fi與LAA共存分析建模與基於人工智慧方法公平性分配無線資源之研究
    (2020) 范姜宗邑; Fan Chiang, Tsung-Yi
    在即將到來的5G新無線電(New Radio, NR) 時代中，使用未授權頻段增加傳輸速度已是未來的趨勢，NR微小型基地台(small cell) 和Wi-Fi 將會被布建在同一場域或是整合至同一台機器中，並爭奪未授權頻段的使用權。由3GPP 主導的技術中LTE 許可輔助存取(Licensed Assisted Access, LAA)，導入了LBT 技術，目的在於可以更加公平的競爭，使得Wi-Fi 與LAA 可在同一種場域共存。 本論文將介紹一個評估Wi-Fi和LAA共存下吞吐量 (Throughput)的框架，分別比較DCF 與LBT 各自的特徵，修改自著名的Bianchi 模型，並加入各種網路參數，如媒體存取控制層（MAC層）物理層（PHY）通道條件等進行模擬分析，並將呈現數值分析結果。 但是，我們發現在不同802.11協定下，LAA 與Wi-Fi 競爭會讓吞吐量出現極度不平衡的關係，為了改善不平等的關係，我們在本篇論文中提出基於強化式學習下調整TXOP (Transmission Opportunity)時間，來改善次世代異質性網路得公平效能，這項技術可以安裝在微小型基地台，增進在不同異質性網路下達到公平且有效的資源分配，保護網路用戶的服務品質。