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Desde el nacimiento de Internet de las cosas de banda estrecha (NB-IoT), la industria de Internet de las cosas (IoT) ha avanzado considerablemente en la aplicación para ciudades inteligentes, fabricación inteligente y atención médica. Por lo tanto, el número de UEs está aumentando exponencialmente, lo que genera una considerable presión en la asignación eficiente de recursos para las redes NB-IoT limitadas en ancho de banda y potencia. Dado que los algoritmos convencionales no pueden ajustar dinámicamente la asignación de recursos, lo que resulta en una baja utilización de recursos y propenso a la fragmentación de recursos, este documento propone un algoritmo de asignación dinámica de recursos NB-IoT basado en una red doble Q profunda (DDQN). Primero construye un modelo de entorno NB-IoT basado en el entorno real. Luego, el algoritmo DDQN interactúa con el modelo de entorno NB-IoT para aprender y optimizar estrategias de asignación de recursos hasta converger en el óptimo. Finalmente, los resultados de la simul
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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