Twin Delayed DRL Approach for Resource Allocation in Multi-User NOMA Systems

Nonorthogonal multiple access (NOMA) technology shows the potential for improving spectral efficiency and enables massive connectivity in future wireless networks. Unlike orthogonal schemes that require separate resources for each user, NOMA allows multiple users to share the same frequency and time...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International Conference on Application of Information and Communication Technologies s. 1 - 5
Hlavní autoři:	Rabee, Ayman, Barhumi, Imad
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 18.10.2023
Témata:	deep deterministic policy gradient (DDPG) deep Q network (DQN) deep reinforcement learning (DRL) Energy efficiency NOMA Nonorthogonal multiple access (NOMA) Reinforcement learning Simulation Spectral efficiency Time-frequency analysis twin-delayed DDPG (TD3) Wireless networks
ISSN:	2472-8586
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!