祝贺《电力信息与通信技术》
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引文信息
周想凌，胡晨，罗弦，等．基于图注意力网络的无线信道功率资源优化分配[J]．电力信息与通信技术，2024，22(5)：63-69．
ZHOU Xiangling，HU Chen，LUO Xian，et al．Optimized wireless channel power resource allocation based on graph attention network[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2024，22(5)：63-69(in Chinese)．
01
研究背景
在机器学习技术蓬勃发展的今天，利用机器学习工具设计更加快捷、高效的功率分配解决方案已成为无线资源分配领域研究的热点方向。为更好地优化无线自组织网络中的节点发射功率，进一步提升网络总体吞吐量，文章提出一种基于图神经网络理论的发射功率分配算法。
02
主要创新点
图3 路径损耗系数对吞吐量性能的影响比较
文章研究成果对于提高电力物联网等具有高可靠性和高时效性要求的专用物联网系统性能具有重要意义。下一步，计划在已有研究基础上，进一步优化算法性能，包括但不限于改进参数设置、研究论证新的图神经网络学习策略及算法架构，以及与波束赋形等信道技术进行联合优化等。同时，将积极探讨以图神经网络整体替代传统迭代算法的全新功率分配方案。
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