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基于强化学习的超密集异构网络区间干扰抑制技术研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着通信技术的不断发展，移动通信网络的发展方向越来越趋于超密集异构化，并且在不同网络之间存在着强烈的干扰和互相影响。这种干扰会极大地影响网络的通信质量和可靠性，对于网络的正常运行和数据传输造成了威胁。因此，如何有效地抑制干扰成为当前移动通信网络研究的关键问题之一。
超密集异构网络通过增加节点数量和网络拓扑结构的复杂性，使得网络有更高的带宽和更为高效的资源利用效率。但与此同时，网络中的节点或者链路之间也会产生比较大的干扰影响。区间干扰是目前超密集异构网络面临的最严重的问题之一。由于网络节点和链路之间距离比较近，因此会产生较强的信号互相干扰，影响到通信质量。
强化学习近年来在通信领域的应用也变得越来越广泛。强化学习通过agent与环境之间交互来学习控制策略，由于其能够充分利用环境中的信息，因此在解决博弈、控制等问题时已经显示出了广阔的应用前景。因此，基于强化学习的超密集异构网络区间干扰抑制技术研究也就变得尤为关键。
二、研究任务
1.对超密集异构网络区间干扰进行深入分析，梳理干扰产生机制、干扰分类、干扰度量方法，为后续强化学习模型的构建提供基础支撑。
2.建立超密集异构网络区间干扰抑制的强化学习模型。在此基础上，设计适合不同场景的强化学习算法，动态调整学习策略、维护Q-table，不断优化深度强化学习模型的准确性和收敛速度。
3.可加入深度学习算法，通过数据挖掘和特征提取方法提高输入数据的精准度，提高模型的预测准确率。
4.针对不同场景和网络拓扑结构，模拟干扰环境，对强化学习模型进行调参和实验验证。通过实验结果的分析，对模型进行优化，加速模型训练和收敛速度。
5.设计评估指标，衡量模型的性能和效果，包括干扰抑制效果、网络通信质量、网络吞吐量等等。
三、研究方法
1.阅读相关文献，理解并熟悉超密集异构网络、区间干扰、强化学习及其相关算法。
2.借助Python语言和相应的文本处理、数据分析、各种高清泛化等python模块和实用工具，在此基础上进行模型构建。
3.前期工作的基础稳定后，利用MATLAB等仿真工具，模拟具体应用场景，并进行仿真测试。
4.讨论并分析模型在测试场景中的实际应用效果，总结并解释实验结果，提出基于模型实验结果的可行性改进措施。
四、预期目标
1.建立基于强化学习的超密集异构网络区间干扰抑制模型，解决现有网络间干扰问题，并提供技术支持，避免现有问题的重复出现。
2.实现根据多项性能指标的优化，优化模型的效果。
3.提供可供实际应用的技术方案，应用范围广泛，收效显著。
4.同时具备论文和论文口头报告等形式的表达能力及技巧。
五、需求条件
1.具有硕士学位或以上学历，计算机或通信领域背景佳。
2.具备超密集异构网络、通信协议和算法设计方面的相关知识，并对强化学习算法有一定了解。
3.能使用Python和MATLAB等工具进行数据管理和结果可视化，了解以下工具优先：Tensorflow等。
4.具有良好的团队合作能力和沟通能力，能够按照项目计划和要求切实完成任务。
5.有相关经验或者是有一定的论文写作和演讲经验者优先考虑。