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作者：全浩宇;赵军辉;张青苗;
单位：华东交通大学信息工程学院;北京交通大学电子信息工程学院;
摘要：与传统的物联网通信场景不同，车联网通信由于设备高速移动的特性面临一系列挑战，如信道状态快速变化等。为了提升蜂窝车联网(Cellular Vehicle-to-Everything, C-V2X)通信的可靠性与有效性，提出了一种基于深度强化学习的两阶段频谱共享方案。在通信时隙开始时，由宏基站根据系统状态信息将频谱资源划分给不同的车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure, V2I)通信链路，由车对车(Vehicle-to-Vehicle, V2V)通信链路根据本地状态信息，结合已划分的频谱资源选择合适的V2I通信链路进行复用，实时调整设备的信号发射功率。为了优化该方案，设计了混合多智能体深度强化学习算法以提高车联网C-V2X通信系统的性能。仿真结果表明，所提方案能有效提高V2V通信链路的数据传输成功率，最大化V2I通信链路的信道容量。
关键词：车联网;;频谱共享;;信道选择;;功率控制;;深度强化学习
基金资助：国家自然科学基金(U2001213,62261024);; 国家重点研发计划(2020YFB1807204);; 江西省研究生创新专项资金(YC2022-s496)~~
