一种基于流量预测和DDPG模型的下行链路动态频谱分配方法

本发明公开了一种基于用户流量需求预测和深度确定性策略梯度的动态频谱分配方法，本发明在通过正交频分多址通信的无线网络中，针对在同一基站范围内的无线网络用户进行频谱分配，对于无线网络频谱利用率不足的问题，通过引入人工智能技术来预测用户流量信息来帮助优化频谱分配问题。预测部分，采用transformer模型架构来进行预测，以此保证长时间序列下的准确性；在网络优化算法部分，采用深度确定性策略梯度模型，通过利用强化学习在全局优化问题上的优势，将实际总吞吐量作为优化目标，实现更好的频谱分配效果，提高吞吐量和通信效益。