基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，具体按照如下步骤进行：步骤1、对环境信息进行初始化；步骤2、获取用频节点间的位置信息与用频节点处的频谱态势信息；步骤3、进行频谱分配方案决策；步骤4、执行频谱分配方案并进行性能评估；步骤5、收集历史经验信息并基于协同机制对经验信息进行分流训练，实现对动态环境的频谱资源分配。本发明专利技术方法能够对复杂动态环境及时的做出反应，抗干扰能力较强。同时利用多智能体共同决策，可以减轻各智能体的计算负载以及所需的信息需求，提升了鲁棒性，对环境适应能力更强。最后通过各智能体的协同训练，减轻环境不稳态问题对训练的负面影响，使得多智能体系统性能提升。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于频谱资源分配，具体涉及一种基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法。

技术介绍

1、随着无线通信技术的发展，基于频谱资源作为载体的无线应用越来越广泛，用频设备的种类越来越多，数量也不断增大。然而，频谱资源是一种有限的不可再生资源，越来越大的用频需求与有限的频谱资源的矛盾，高效的频谱资源分配算法是解决该矛盾的重要方法。在现有的频谱资源分配算法中，包括分段分频或者依据频率表分配的传统算法、基于博弈论的频谱资源算法以及基于图论的频谱资源算法、基于人工智能的集中式决策算法以及基于多智能体模型的分布式决策算法。

2、用频设备的增多以及应用范围的扩大使得电磁环境越来越复杂，电磁恶意干扰事件也屡次发生。传统算法在面临这样动态复杂的电磁环境时，难以自适应地做出频谱资源的决策方案。基于人工智能的集中式决策算法中，需要决策中心能够从各节点获取全局状态信息并高效地完成高负荷的决策运算，这对系统的基础通信链路以及决策中心的运算能力提出了较高的要求，在环境条件较为恶劣时难以满足。基于多智能体模型的分布式决策算法中，由于各智能体都只能获取局部状态信息并且进行部本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，具体按照如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，在步骤1中，初始化各用频节点处的神经网络，表示为如下公式(1)：

3.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，在步骤2中，各用频节点通过通信中心位置信息与节点位置信息计算各用频节点与通信设备的距离信息，计算如下公式(2)：

4.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，步骤3具体为：

5.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机...

【技术特征摘要】

1.基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，具体按照如下步骤进行：

2.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，在步骤1中，初始化各用频节点处的神经网络，表示为如下公式(1)：

3.根据权利要求1所述的基于多智能体协同机制的频谱资源分配方法，其特征在于，在步骤2中，各用频节点通过通信中心位置信息与节点位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：司江勃，金云涛，段国栋，李赞，石嘉，严少虎，杨政，关磊，黄睿，赵浩钦，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：