一种基于深度强化学习的基站预编码与智能反射表面相移联合优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110864699.6
IPC分类号：H04B7/0456;H04B7/06;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-29
申请人：
东南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度强化学习的基站预编码与智能反射表面相移联合优化方法
申请号	CN202110864699.6	申请日期	2021-07-29
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-02	公开/公告号	CN113595606A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04B7/0456 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04B 传输〔4〕 H04B7/00 无线电传输系统，即使用辐射场的（H04B 10/00，H04B 15/00优先） H04B7/02 分集系统；多天线系统，即使用多个天线发射或接收（RAKE接收机入H04B1/7115） H04B7/04 使用两个或多个空间独立的天线〔1，2006.01，2017.01〕 H04B7/0413 MIMO系统〔2017.01〕 H04B7/0456 预编码矩阵或码本的选择，例如使用天线加权矩阵〔2017.01〕	IPC分类号	H;0;4;B;7;/;0;4;5;6;;;H;0;4;B;7;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区东南大学路2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	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	任红;潘存华;寇周斌
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	孙峰

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的基站预编码与智能反射表面相移联合优化方法，包括：基站端发送导频给单天线用户，获取角度信息、位置信息和统计信道状态信息；基站基于获取的信息离线生成大量完整信道矩阵，作为深度强化学习算法参数训练的数据集；根据生成的数据集，基站对预先设定的深度强化学习算法中的神经网络参数进行迭代更新，并对基站预编码和智能反射表面相移矩阵进行联合优化配置，使得该场景下的最小用户遍历速率达到最大化；当下一次角度或位置信息发生变化，基站再次利用深度强化学习进行基站预编码与智能反射表面相移的联合优化配置。

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