- Titel:
DRLLA: Deep Reinforcement Learning for Link Adaptation
- Dokumenttyp:
- Zeitschriftenaufsatz
- Autor(en):
- Geiser, Florian ; Wessel, Daniel ; Hummert, Matthias ; Weber, Andreas ; Wübben, Dirk ; Dekorsy, Armin ; Viseras, Alberto
- Stichworte:
- Article ; machine learning ; mobile communication ; reinforcement learning ; link adaptation ; channel observation
- Zeitschriftentitel:
- Telecom
- Jahr:
- 2022
- Band / Volume:
- 3
- Heft / Issue:
- 4
- Seitenangaben Beitrag:
- 692-705
- Volltext / DOI:
- doi:10.3390/telecom3040037
- Verlag / Institution:
- MDPI
- E-ISSN:
- 2673-4001
- Publikationsdatum:
- 23.11.2022
- CC-Lizenz:
- by, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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