为了更好地实现用户对移动通信网络的无线接入，合理分配基站导频功率十分重要，本文研究了无线接入网中基站导频功率的动态优化问题，设计了一种结合强化学习和神经网络的导频功率优化模型，以感知无线接入网的变化。其次，利用Q学习算法来维持基站与外部环境的连接和信息交互；在Q学习算法中，利用神经网络学习Q值，避免了状态爆炸问题；最后设计了关键性能指标保护机制和回退机制，以满足工程要求。仿真结果表明，提出方案能很好地适应无线网络频繁变化，并获得显著的性能增益。
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