[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机辅助智能反射表面主被动传输优化方法在审
| 申请号： | 202211118912.X | 申请日： | 2022-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN115767581A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 杨滨帆;李兴池 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机(UAV)辅助智能反射表面(IRS)主被动传输优化方法。在UAV‑IRS的主被动传输系统中，UAV与IRS集成于一体以提高IRS的部署灵活性，利用UAV帮助IRS将主动信号反射到基站，同时IRS为近端UAV提供额外的信息位，并提高系统的频谱效率。首先，对IRS采用广义正交反射调制，以提高被动信息的传输可靠性，同时IRS全反射可最大化主动信号接收信号信噪比。然后，通过联合优化无人机飞行轨迹、IRS对物联网(Internet of Things,IoT)设备调度，以最大化成功传输比特数和最小化UAV能量损耗为目标函数。本发明使用DRL的深度Q网络算法来求解次优解，与基准解决方案相比，基于IRS的广义正交反射调制方案和基于DRL优化的方法可以有效地提高UAV‑RIS系统的能效性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 辅助 智能 反射 表面 被动 传输 优化 方法 | ||
【主权项】：
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