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作者及发表信息
本研究的核心作者团队包括：
- Yuxin Ji（IEEE学生会员）
- Yu Wang（IEEE研究生会员）
- Haitao Zhao（IEEE高级会员）
- Guan Gui（IEEE高级会员，通讯作者）
- Haris Gacanin（IEEE会士）
- Hikmet Sari（IEEE终身会士）
- Fumiyuki Adachi（IEEE终身会士）
研究机构涉及南京邮电大学（Nanjing University of Posts and Telecommunications）、德国亚琛工业大学（RWTH Aachen University）及日本东北大学（Tohoku University）。
论文发表于IEEE Transactions on Vehicular Technology（2023年10月，第72卷第10期），标题为《Multi-Agent Reinforcement Learning Resources Allocation Method Using Dueling Double Deep Q-Network in Vehicular Networks》。
学术背景
研究领域与动机
研究聚焦于车联网（Internet of Vehicles, IoV）中的资源分配问题，属于智能交通与无线通信的交叉领域。车联网中，车辆间通信（V2V）和车辆与基础设施通信（V2I）因高移动性、频谱碰撞和动态信道变化，导致系统容量受限和实时性难以保障。传统优化方法（如迭代算法或精确建模）在高动态环境中面临信道状态信息（CSI）获取不准确和计算复杂度高的瓶颈。
研究目标
提出一种基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的资源分配方法，通过Dueling Double Deep Q-Network with Low-dimensional Fingerprints and Soft-update Architecture（D3QN-LS）算法，解决以下问题：
1. 在频谱资源稀缺场景下（V2V链路数远大于频谱子带数），提升V2I链路的总容量；
2. 保障V2V链路周期性安全信息传输的成功率。
研究流程与方法
1. 系统建模与问题构建
- 环境模型：基于曼哈顿网格布局（Manhattan grid layout）构建虚拟城市环境，模拟车辆运动与通信链路。
- 通信链路：包含M条V2I链路（支持高数据率娱乐服务）和N条V2V链路（传输周期性安全信息）。
- 信道模型：结合3GPP TR 36.885标准，定义大尺度衰落（路径损耗、阴影效应）和小尺度衰落（指数分布）。
- 干扰模型：V2V链路复用V2I频谱时，需避免同频干扰（公式9-11）。
2. 算法设计（D3QN-LS）
- 智能体设计：每条V2V链路作为一个智能体，通过观察环境状态（信道增益、剩余数据传输量等，公式15）选择动作（频谱子带和功率级别，公式16）。
- 奖励函数：结合V2I容量（公式18）和V2V传输成功率（公式17），通过加权平衡两者目标（公式19）。
- 创新模块：
- 低维指纹（Low-dimensional Fingerprints）：引入训练迭代次数和探索率作为指纹特征，解决多智能体环境不稳定性问题（公式20）。
- 软更新架构（Soft-update）：通过缓慢更新目标网络参数，提升学习稳定性（对比硬更新间隔4次传输周期）。
- Dueling Double DQN架构：分离状态价值（Value）和动作优势（Advantage），避免Q值过估计（公式21）。
3. 实验设计
- 场景设置：
- Case 1：V2V与V2I链路数均为4，安全数据量从1×1060字节增至12×1060字节。
- Case 2：V2V链路数增至8（频谱稀缺场景）。
- 对比方法：包括传统方法（如DRPA穷举法）、独立DQN/Dueling DQN，以及未使用软更新或指纹的消融实验（D3QN-S/D3QN-L）。
主要结果
1. 性能提升
- Case 1：
- 在安全数据量12×1060字节时，D3QN-LS的传输成功率比基线方法（Liang et al., 2019）高40%（达90%以上），V2I容量提升3 Mbps（图5）。
- D3QN架构比独立DQN和Dueling DQN分别提高20%和3%的成功率（图6）。
- Case 2（频谱稀缺）：
- D3QN-LS在V2V链路数翻倍下仍保持高成功率，且V2I容量优于基线（图8）。
2. 消融实验验证
- 软更新模块：显著提升训练稳定性，避免奖励值震荡（图11-12）。
- 低维指纹：消除数据老化问题，使智能体更适应其他策略变化（表IV-V）。
结论与价值
科学价值
- 方法论创新：首次将D3QN-LS应用于车联网资源分配，解决了高动态环境中传统方法依赖CSI和计算复杂的问题。
- 性能突破：在频谱稀缺和高数据量场景下，同时优化V2I容量与V2V可靠性，为5G-V2X标准化提供新思路。
应用价值
- 自动驾驶支持：低延迟、高可靠的安全信息传输可提升协同感知能力。
- 工业部署潜力：算法训练时间与对比方法相当（图13），适合实时性要求高的车联网场景。
研究亮点
- 场景扩展性：首次研究V2V链路数远超频谱子带数的极端场景，填补文献空白。
- 算法鲁棒性：通过软更新和指纹技术，解决了多智能体强化学习的非平稳性问题。
- 跨学科融合：结合3GPP信道模型与深度强化学习，推动通信与人工智能的交叉应用。
其他价值
- 开源贡献：研究代码基于基线（Liang et al., 2019）改进，为后续研究提供可复现框架。
- 未来方向：计划扩展至连续功率分配和V2I链路数扩展场景。
（报告总字数：约1800字）