摘要
本申请公开了一种资源分配方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及无线通信技术领域,公开的资源分配方法,包括:获取车联网网络中车辆的当前基站连接信息、当前资源块分配信息、当前数据速率和当前信道增益;将当前基站连接信息、当前资源块分配信息、当前数据速率和当前信道增益,输入深度强化学习模型,得到车辆的预测基站连接信息和预测资源块分配信息;根据预测基站连接信息和预测资源块分配信息,对车联网网络进行资源分配。本申请可以生成无需频繁切换车辆连接基站的资源分配动作,减少了无线资源的过度占用的情况,解决了车联网中车辆的高速移动特性,导致整体网络吞吐量低的技术问题,提高了车联网网络的用户网络感知体验。
技术关键词
深度强化学习模型
资源分配方法
分配信息
基站
速率
资源分配装置
车辆
信道
数据
资源分配设备
计算机程序产品
网络吞吐量
矩阵
无线通信技术
处理器
无线资源
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
六自由度并联机构
核心控制单元
补偿算法
结构光视觉
深度强化学习模型
模式切换控制方法
基站电源系统
适配器
线路
汇流箱
粒子
构图方法
容积卡尔曼滤波器
PHD滤波器
终端设备天线