摘要
5G三大应用场景之一的海量机器类通信(massive Machine Type Communication, mMTC)具有数据包小、功耗低、海量连接等特点,其能解决传统移动通信无法很好支持物联网及垂直行业应用的问题。针对mMTC场景下由于接入设备数量巨大造成的网络拥塞问题,本文提出了一种基于深度确定性梯度下降(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)的接入等级限制(Access Class Barring, ACB)拥塞控制接入方案。在每个接入时隙,用户确定其优先级,基站采用DDPG算法为每个接入优先级设置ACB接入阻拦概率进行拥塞控制。此外,该方案允许多个用户在同一资源块上传输数据信息,基站采用迭代干扰消除(Successive Interference Cancellation, SIC)算法解码用户数据,进而提升成功接入用户数。仿真结果表明,与现有拥塞控制策略相比,所提方案能在满足用户时延需求的同时提升成功接入的用户数。
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