一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110513622.4
IPC分类号：H04W16/14
申请日期：
2021-05-11
申请人：
广东工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法
申请号	CN202110513622.4	申请日期	2021-05-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-13	公开/公告号	CN113259944A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04W16/14 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04W 无线通信网络〔2009.01〕 H04W16/00 网络规划，例如覆盖或业务量规划工具；网络配置，例如资源划分或小区结构〔2009.01〕 H04W16/14 频谱共享装置〔2009.01〕	IPC分类号	H;0;4;W;1;6;/;1;4查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市越秀区东风东路729号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	张广驰;钟灿伟;崔苗;刘圣海;王昆
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	林丽明

摘要

本发明提出一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法，解决了传统优化方法需复杂的数学计算和数学推导，无法对模型泛化的问题，首先建立RIS辅助的频谱共享模型，使得主要用户和次要用户均能获得良好的通信质量；以最大化次要用户SU在接收端的通信速率为目标，并考虑主要用户PU在接收端的信噪比、次要用户SU在接收端的传输速率、RIS对入射信号的相移的约束条件，采用基于深度强化学习的SAC算法进行求解，即使优化模型转换，本申请所提的方法也具有通用性，拥有较好的动作探索能力，有效避免陷入局部次优解，收敛性能稳定。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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