【摘 要】
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随着高清视频直播、虚拟现实等高速率业务不断兴起，单一的网络很难满足用户的业务需求。利用多种异构链路实现并发传输，可以有效聚合带宽资源，提高服务质量。但是，在异构无线网络中，由于链路状况复杂多变，多条链路质量不一，现有的多路径并发传输算法并不能自适应地根据复杂的网络状况做出最优的决策。该文提出了一种自适应网络编码的多路径并发传输控制算法，引入Asynchronous Advantage Actor-
【机 构】
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南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（92067101,61871237）； 江苏省高校“青蓝工程”； 江苏省重点研发计划（BE2021013-3）～～；
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随着高清视频直播、虚拟现实等高速率业务不断兴起，单一的网络很难满足用户的业务需求。利用多种异构链路实现并发传输，可以有效聚合带宽资源，提高服务质量。但是，在异构无线网络中，由于链路状况复杂多变，多条链路质量不一，现有的多路径并发传输算法并不能自适应地根据复杂的网络状况做出最优的决策。该文提出了一种自适应网络编码的多路径并发传输控制算法，引入Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）强化学习，通过自适应的网络编码，根据当前网络状况智能地选择编码分组大小和冗余大小，从而解决数据包的乱序问题。仿真结果表明，该算法能够提高10%左右的传输速率，提升了用户体验。
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