基于Q-learning算法的LTE与WiFi共存竞争窗口值的动态优化方法

本发明涉及基于Q‑learning算法的LTE与WiFi共存竞争窗口值的动态优化方法，属于通信技术领域，包括步骤：1、设置LAA小基站的状态集合和动作集合；2、初始化LAA小基站的状态和行为Q值；3、计算LAA小基站的初始状态值；4、根据公式计算Logistic混沌映射序列，并映射到LAA小基站行为值集合中并随机选择一个行为at(i)；5、执行行为at(i)后，获取环境奖励值rt，进入下一个状态st+1；6、更新LAA小基站的行为Q值函数；7、令t←t+1，重复执行步骤4～6，直至达成目标。本发明能够在保证用户公平性的条件下，提高信道的频谱利用率，同时扩展下一代通信系统的系统容量，为用户提供较好的服务质量，提升用户体验。

《基于Q-learning算法的LTE与WiFi共存竞争窗口值的动态优化方法》是一发明专利，专利号为 2018107972002，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为裴二荣;江军杰;李露;程巍;李海星;马玉鹏，公开（公告）日期为2018-11-30，国际专利分类号（IPC）为 H04W74/08(2009.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：通信技术。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及基于Q‑learning算法的LTE与WiFi共存竞争窗口值的动态优化方法，属于通信技术领域，包括步骤：1、设置LAA小基站的状态集合和动作集合；2、初始化LAA小基站的状态和行为Q值；3、计算LAA小基站的初始状态值；4、根据公式计算Logistic混沌映射序列，并映射到LAA小基站行为值集合中并随机选择一个行为at(i)；5、执行行为at(i)后，获取环境奖励值rt，进入下一个状态st+1；6、更新LAA小基站的行为Q值函数；7、令t←t+1，重复执行步骤4～6，直至达成目标。本发明能够在保证用户公平性的条件下，提高信道的频谱利用率，同时扩展下一代通信系统的系统容量，为用户提供较好的服务质量，提升用户体验。

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