基于深度强化学习的5G-V2X异构网络的语义感知资源分配方法

本发明涉及高速车辆网络环境中的资源分配问题，具体公开了一种基于深度强化学习的5G‑V2X异构网络的语义感知资源分配方法，优化基于语义感知的灵活DC和资源分配。算法首先研究了语义信息的提取，并引入了两种新的资源分配度量标准：高速语义传输率(HSR)和语义频谱效率(HSSE)。随后，通过优化灵活的DC共存机制，解决了5G新无线非授权(NR‑U)网络中车辆用户与WiFi用户共存的问题。本发明的优化目标是最大化语义频谱效率(HSSE)，提高车辆与WiFi用户的语义吞吐量(ST)。实验结果表明，所提出的解决方案在HSSE和ST方面显著优于传统的比特传输方法和传统的DC共存机制。