本发明提供一种基于深度强化学习的4G与5G网络间动态频谱共享方法。考虑一个单基站覆盖的蜂窝网络,将基站视为智能体,其可调度的最小资源单位定义为资源块,包含时间和频率两个维度,基站的共享策略将针对资源块周期制定,即在每个决策周期内决定哪些资源块共享用于5G服务供应。本发明以4G网络服务质量保证和频谱共享效率为目标,通过深度强化学习使基站能够根据动态的环境信息不断改进策略,实现对4G闲置频谱的高效、合理利用。本发明不依赖特定模型,能够更加准确地制定共享策略。同时,本发明中基站能够利用训练好的神经网络基于当前环境的观测量直接制定共享策略,省去基于传统优化算法的复杂计算,避免了其带来的不可容忍的延迟。
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