SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
基于深度强化学习的工业5G动态多优先级多接入方法
刘晓宇; 许驰; 曾鹏; 于海斌; 金曦; 夏长清
Department工业控制网络与系统研究室
Rights Holder中国科学院沈阳自动化研究所 ; 沈阳智能机器人国家研究院有限公司 ; 沈阳智能机器人创新中心有限公司
Patent Agent21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司
Country中国
Subtype发明
Status公开
Abstract本发明涉及工业5G网络技术,具体地说,是基于深度强化学习的工业5G动态多优先级多接入方法,包括以下步骤:建立工业5G网络模型;建立基于深度强化学习的动态多优先级多信道接入神经网络模型;采集工业5G网络内全部工业5G终端多个时隙的状态、动作、奖励信息作为训练数据;使用采集的数据训练神经网络模型,直至丢包率和端到端时延满足工业通信要求;收集当前时隙工业5G网络内全部工业5G终端的状态信息,作为神经网络模型输入,进行多优先级信道分配,工业5G终端根据信道分配结果进行多接入。本发明能够高效、实时地对工业5G网络内不同优先级的工业5G终端进行多信道分配,确保大规模并发接入。
PCT Attributes
Application Date2020-05-09
2020-09-04
Application NumberCN202010385640.4
Open (Notice) NumberCN111628855A
Language中文
Contribution Rank1
Document Type专利
Identifierhttp://ir.sia.cn/handle/173321/27614
Collection工业控制网络与系统研究室
Affiliation1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.沈阳智能机器人国家研究院有限公司
3.沈阳智能机器人创新中心有限公司
Recommended Citation
GB/T 7714
刘晓宇,许驰,曾鹏,等. 基于深度强化学习的工业5G动态多优先级多接入方法[P]. 2020-09-04.
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