本发明公开了一种无线体域网中基于DQN算法的动态节点调度方法。该方法包括以下步骤:确立无线体域网的网络架构;建立节点之间的马尔科夫信道模型,进行无线通信信道质量的数据采集并计算模型参数;将节点调度问题转化为马尔科夫决策问题,并采用基于深度强化学习的DQN算法进行训练,获得收敛的决策网络;利用决策网络进行节点调度:每个时刻根据节点的信道和缓存区数据长度决定接入信道的节点及其发送功率。本发明方法在保证无线体域网数据传输的可靠性和公平性的基础上,提高了节点调度的能效性,延长了网络的生存周期,可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等体域网实际应用场景。
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