[发明专利]一种基于深度强化学习的智能反射表面相位优化方法有效
| 申请号： | 202010004455.6 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111181618B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 李潇;冯轲铭;金石 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 薛雨妍 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的智能反射表面相位优化方法，包含如下步骤：初始化智能反射表面（智能体）中的动作网络、评价网络、智能反射表面相位偏置矩阵以及经验池；根据用户信道状态信息，获取智能体初始状态；通过智能反射表面与无线通信系统的交互存储经验池；从经验池中随机采样对动作网络、评价网络进行训练使得评价网络输出的评价值达到最大，进而获得收敛之后的网络模型参数；输出在该信道状态信息下使得用户接收信噪比最大化的智能反射表面最优相位偏置矩阵系数。本发明可以有效减少优化相位偏置矩阵所需时间、训练样本存储空间，具有较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 反射 表面 相位 优化 方法 | ||
【主权项】：
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