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雾无线接入网络中的动态资源分配技术解析

在当今的无线通信领域，雾无线接入网络（F-RAN）因其能够有效提升系统性能而备受关注。本文将深入探讨F-RAN中的动态资源分配问题，包括集中式成本感知能效优化、基于合作博弈的干扰管理以及基于深度强化学习的资源管理等方面。

集中式成本感知能效优化

在F-RAN中，能效优化是一个重要的研究课题。为了实现这一目标，需要解决一个优化问题：

max {w,M} UR(w, M) −q∗UPC(w, M) s.t. C1−C6. (6.17)

其中，UR(w, M)表示效用函数，UPC(w, M)表示成本函数，q是一个参数。为了求解这个问题，采用了双循环算法，外层循环使用二分法搜索最优的q*，内层循环在给定q的情况下求解最优策略{w, M}。

内层循环算法

由于优化变量w和M高度耦合，为了降低算法复杂度，将它们进行解耦处理，具体步骤如下：
1.M的初始化：假设所有用户设备（UE）最初都与远程无线头（RRH）关联，即：

mk,n = -1, if n ∈N1, 0, otherwise, (6.23)