基于深度强化学习的协作通信中继选择

协作通信是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)实现数据可靠传输的关键技术,而协作通信技术的关键在于中继方案的选择。为此,提出了一种基于深度强化学习的协作通信中继选择算法(Deep Q-Learning Based Relay Selection Scheme,DQ-RSS)。首先,将WSN中具有中继选择的协作通信过程建模为马尔科夫决策过程,并采用Q学习在未知网络模型的情况下获取最佳中继选择策略;其次,针对高维状态空间下Q学习收敛时间长的问题,采用DQN(Deep-Q-Net)算法来加速Q学习的收敛。对比仿真实验结果表明,DQ-RSS在中断概率、系统容量和能耗方面均优于现有的中继选择方案,且能够有效节省收敛时间。