本发明提出了一种考虑业务优先级的多信道接入建模及分布式实现方法,基于一个考虑业务优先级分类的通用缓存队列模型,结合相同无线资源传输不同优先级业务对全网所产生的效益不同这一特性,建立了新的网络效益最大化约束优化模型;将该模型转化为Multi‑agent强化学习决策过程,从而构建了基于该模型的多链路分布式动态信道接入的深度学习框架,用所建立模型的优化目标作为奖励对所有Agent进行集中训练,得到了相应的分布式动态信道接入方法;通过将该深度学习框架训练的Agent加载到链路发射机上进行分布式执行,可实现各链路仅利用局部观测就能实现具有全局业务优先级平衡效果的动态频谱接入决策。
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