一种大规模上行接入网络中基于深度强化学习的快速用户配对方法

本申请提供一种大规模上行接入网络中基于深度强化学习的快速用户配对方法，包括：步骤1，针对NOMA和OMA混合系统进行建模；步骤2，进行用户配对；步骤3，确定用户接入方式；步骤4，确定用户发射功率，计算两用户的可达速率；步骤5，循环步骤2到步骤4直到所有用户完成配对、接入方式选择和功率分配；步骤6，计算系统总可达通信速率，更新神经网络权重；当所有用户完成配对和功率分配后，将用户速率相加得到所有用户的总可达通信速率；步骤7，循环步骤2到步骤6直到达到最大执行步数或神经网络收敛。本申请确定NOMA和OMA结合的接入机制，优化用户配对方式，接入方式和发射功率使得系统的总可达速率最大。