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1.研究了Wi-Fi的信道接入系统,对802.11标准中的分布式协调功能进行了详细阐述,分析了传统信道接入方法的不足之处。介绍了深度学习的发展,分析了深度强化学习在优化无线通信信道接入的优势。完成了一种基于深度强化学习的信道接入方案。传输节点在竞争窗口内使用不同的概率分布来选择随机回退计数,尽可能地减小发生碰撞的概率。同时利用深度强化学习的方法调整自身的概率分布来适应不断变化的网络环境。完成了仿真分析并通过改良强化学习算法中的反馈,对方案进行了改进,提高了方案在各种网络环境下的性能。
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# u. a3 ^- Y# p/ M. B9 R; s* b2.研究了802.11ay标准中多信道接入的新特性。提出了一种密集网络场景下多AP (Access Point)多STA (Station) 的网络架构,在802.Ilad波束训练的基础上提出多AP场景下的波束训练流程,减小了传统波束训练的开销,为802.11ay多信道接入打下了基础。完成了-种基于深度强化学习的多信道接入方案,当STA有多个信道可以选择时,利用深度强化学习算法选择一一个 合适的信道。自动实现系统的负载均衡,能够有效地提高网络的性能。
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