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基于状态优化的语义SCMA广播与深度强化学习在无人机辅助车联网中的应用
State-Optimization-Based Semantic SCMA Broadcast With Deep Reinforcement Learning in UAV-Assisted IoV Networks
Nguyen Huu Trung · Doan Thanh Binh · Chao Wang · Zuxing Li · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文提出一种面向无人机辅助车联网的语义稀疏码多址（SCMA）广播框架，融合结构化状态优化与Lyapunov约束的深度强化学习（DRL），提升语义传输可靠性与能效。仿真表明该方法在保障语义质量前提下显著改善长期稳定性与能量效率。
解读: 该文聚焦通信语义层与DRL联合优化，属无线通信与AI交叉领域，与阳光电源核心电力电子业务无直接技术耦合。但其Lyapunov引导的资源调度思想可启发iSolarCloud智能运维平台在多源异构设备（如ST系列PCS、PowerTitan储能系统）协同控制中引入稳定性约束的强化学习策略，提升光储系统在...
基于集成深度强化学习智能体的多车道协同可变限速控制方法
Integrated Deep Reinforcement Learning Agent Approach for Multi-Lane Cooperative Variable Speed Limit Control
Dedong Xiao · Yitong Wang · Lanjing Xing · Zhongyi Han 等7人 · IEEE Access · 2026年2月 · Vol.14
本文提出一种面向高速公路瓶颈区的协同可变限速控制模型，结合改进的近端策略优化（PPO）算法，通过精英经验回放、熵正则化等技术提升训练稳定性。SUMO+PyTorch仿真表明其在安全、通行效率和能耗方面优于传统策略。
解读: 该研究聚焦交通流智能调控，与阳光电源核心业务（光伏逆变器、储能系统、iSolarCloud平台）无直接技术交集。但其强化学习框架、分布式决策优化及实时闭环控制思路，可间接启发iSolarCloud智能运维平台在光储电站群协同调度、PCS功率动态分配或构网型逆变器自适应调频中的AI算法升级。建议关注其...