在当前移动通信领域中，LTE-V技术作为LTE技术向车辆通信领域拓展的产物，被广泛应用于智能交通和车联网。然而，车辆在接入LTE-V网络时，面临着网络拥塞的问题，如何在多车辆竞争接入的情况下，提高基站选择的效率，降低网络拥塞概率，是提升LTE-V网络性能的关键挑战。
深度强化学习（DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的智能算法，能够处理高维状态空间和复杂决策问题。在这篇文章中，研究者提出了一种基于深度强化学习的基站选择算法，其目标是为LTE-V下的车辆通信选择最佳的基站，即eNB（evolved Node B）。该算法主要通过深度强化学习方法中的一种，即双层深度Q网络（Double Deep Q-Network，DDQN）来实现。
在传统的LTE-V网络中，车辆随机选择基站接入的方式容易造成网络拥塞，增加了阻塞概率和通信延迟。为了解决这一问题，研究者设计了一个移动管理实体（MME）作为代理，通过考虑网络侧的负载状况和接收端的接收速率来完成车辆与基站的匹配。这一匹配过程实质上是降低网络拥塞概率和减少网络时延的过程。
DDQN算法能够处理高维状态输入和低维动作输出的转化问题，其核心是通过一个深度神经网络来逼近目标动作估值函数（Action Value Function，AVF）。在训练过程中，随着DDQN参数的收敛，网络能够学习到在给定状态下选择最优动作的策略。
仿真结果表明，在训练完成参数收敛后，该深度强化学习算法能够有效降低LTE-V网络的阻塞概率，并且整体网络性能有了显著的提升。这一算法的有效性主要体现在两个方面：一是显著降低了网络的阻塞概率，二是改善了网络的整体性能。
除了上述算法和仿真结果外，文章还提到了一些关键词，比如长期演进车辆（LTE-V），深度强化学习（DRL），基站选择（eNB selection），拥塞概率（network blocking probability）和网络负载均衡（network load balancing）。这些关键词都是当前移动通信研究领域中的热点话题。
从这篇文章的研究内容来看，我们可以提炼出以下几个知识点：
1. LTE-V技术是LTE技术在车辆通信领域的一种延伸，主要应用于智能交通和车联网系统。
2. 在LTE-V网络中，车辆与基站的匹配问题会导致网络拥塞，增加了阻塞概率和通信延迟。
3. 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，可以处理复杂决策问题，并在高维状态空间中实现智能控制策略的学习。
4. 双层深度Q网络（DDQN）是深度强化学习算法的一种，适用于处理高维状态空间和转化为低维动作空间的复杂决策问题。
5. 通过深度强化学习方法训练得到的算法能够显著降低网络的阻塞概率，并且提升网络的整体性能。
6. 仿真研究是验证算法有效性的重要手段，通过仿真可以评估算法在实际应用中的表现。
这些知识点为我们深入理解LTE-V网络下的基站选择问题提供了理论依据和技术路径，也为我们未来在该领域开展更深入的研究奠定了基础。
