以海上需求為驅(qū)動(dòng)的E-Navigation戰(zhàn)略構(gòu)想自提出以來,引起了各國(guó)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,我國(guó)也在積極地制定海上船舶無線網(wǎng)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃。為了解決帶寬問題,將認(rèn)知無線電技術(shù)應(yīng)用于海上通信系統(tǒng),資源調(diào)度是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖著色理論和Q-Learning算法是認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度中常用的兩種方法,它們對(duì)于集中式和分布式的海上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度具有良好的適應(yīng)性。論文以海上船舶寬帶無線網(wǎng)為背景,針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景分別提出了相應(yīng)的資源調(diào)度算法,主要研究?jī)?nèi)容包括:1)在對(duì)認(rèn)知無線電資源調(diào)度技術(shù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論進(jìn)行歸納的基礎(chǔ)上,針對(duì)海上通信網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特點(diǎn)和應(yīng)用環(huán)境,將海上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分為兩種場(chǎng)景,并在此前提下分析了設(shè)計(jì)資源調(diào)度算法時(shí)面臨的問題。2)設(shè)計(jì)了適用于集中式海上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的基于圖著色理論的滿意度公平算法,針對(duì)用戶平均滿意度、滿意度公平性、系統(tǒng)總效益以及弱勢(shì)用戶等方面對(duì)算法和敏感圖著色算法進(jìn)行對(duì)比,仿真結(jié)果表明滿意度公平算法在公平性等方面具有更好的效果。3)根據(jù)海上船舶通信遠(yuǎn)海岸場(chǎng)景的特點(diǎn),分析了在信道業(yè)務(wù)特征動(dòng)態(tài)變化的情境下傳統(tǒng)的基于Q-Learning的資源調(diào)度算法的不足,在此基礎(chǔ)上提出了一種應(yīng)用于分布式海上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的適用于動(dòng)態(tài)信道業(yè)務(wù)特征的資源調(diào)度算法,算法可以在環(huán)境特征發(fā)生改變后再次快速收斂,通過仿真驗(yàn)證了算法在動(dòng)態(tài)信道業(yè)務(wù)特征場(chǎng)景下的有效性。4)以獨(dú)立Q-Learning資源調(diào)度算法為基礎(chǔ),引入多智能體系統(tǒng)思想,針對(duì)多用戶存在的分布式海上認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)提出了一種協(xié)作Q-Learning的資源調(diào)度算法,通過對(duì)該算法和獨(dú)立Q-Learning資源調(diào)度算法進(jìn)行仿真和對(duì)比,表明了算法在頻譜沖突率和系統(tǒng)總?cè)萘糠矫婢哂休^好的性能。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN925;U665.2
【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)
        1.2.1 認(rèn)知無線電國(guó)外研究動(dòng)態(tài)
        1.2.2 認(rèn)知無線電國(guó)內(nèi)研究動(dòng)態(tài)
    1.3 海上船舶通信場(chǎng)景分析
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 理論基礎(chǔ)
    2.1 認(rèn)知無線電及其相關(guān)技術(shù)
        2.1.1 頻譜感知
        2.1.2 頻譜共享和功率控制
        2.1.3 資源調(diào)度
    2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論
        2.2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
        2.2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本框架
        2.2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)常用算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于圖著色理論的滿意度公平算法
    3.1 基于圖著色理論的滿意度公平算法
        3.1.1 場(chǎng)景分析
        3.1.2 算法目標(biāo)
        3.1.3 數(shù)學(xué)模型
        3.1.4 算法原理
        3.1.5 算法流程
    3.2 仿真結(jié)果及其分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于Q-LEARNING的分布式資源調(diào)度算法
    4.1 適用于動(dòng)態(tài)信道業(yè)務(wù)特征的Q-LEARNING算法
        4.1.1 場(chǎng)景分析
        4.1.2 算法目標(biāo)
        4.1.3 算法原理
        4.1.4 問題映射
        4.1.5 算法流程
    4.2 仿真結(jié)果及其分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于多用戶協(xié)作的分布式資源調(diào)度算法
    5.1 場(chǎng)景分析
    5.2 多智能體系統(tǒng)
        5.2.1 基本概念
        5.2.2 多智能體系統(tǒng)的協(xié)作機(jī)制
    5.3 基于協(xié)作Q-LEARNING的資源調(diào)度算法
        5.3.1 算法目標(biāo)
        5.3.2 算法框架
        5.3.3 算法描述
        5.3.4 算法流程
    5.4 仿真結(jié)果及其分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2870452