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Spectrum Sharing in Vehicular Networks Based on Deep Reinforcement Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度Q网络的模型，旨在优化车载网络中的频谱分配，提升频谱共享效率，改善车辆间通信质量。
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关键要点
- 随着连接到车载网络的设备数量迅速增长，频谱分配面临越来越多的挑战。
- 传统方法无法有效应对动态车载环境中的频谱分配问题。
- 本研究提出了一种基于深度Q网络的模型，旨在优化频谱使用。
- 该模型能够有效提升频谱共享效率。
- 研究表明，该模型显著改善了车辆间的通信质量。
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