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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116527093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211613306.5，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法是由李潇;张华谦;金石设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法，适用于智能反射表面辅助的多用户下行传输系统，基站发送的信号先经过基站波束成形处理，再经智能反射表面反射到用户端，从而达到在用户端增强其接收信号的效果。该方法采用两个智能体，分别用于在统计信道状态信息与瞬时信道状态信息状态下获取智能反射表面波束成形与基站波束成形，以最大化系统的和速率。本发明训练时平稳快速，在线使用时能以极短的时间达到近似最优的性能。

本发明授权一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法在权利要求书中公布了：1.一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、一个单小区下行传输系统，基站配置均匀线性天线阵列，该天线阵列包括M个天线阵元；智能反射表面配置均匀平面反射单元，包括垂直方向Ny行反射单元，水平方向每行Nx个反射单元，共N＝NxNy个反射单元，其反射系数矩阵表示为对角阵其中为Θ的第n个对角元，qn为已知的第n个反射元件的反射幅度，θn为第n个反射元件的反射相移；小区中包含K个单天线用户； 基站与智能反射表面获取的信道状态信息包含统计信道状态信息、瞬时信道状态信息两部分；统计信道状态信息包括：基站到智能反射表面视距信道矩阵智能反射表面到第k个用户的视距信道矢量基站到第k个用户的视距信道矢量瞬时信道状态信息为基站到各用户k的等效信道矢量其中为智能反射表面到第k个用户的瞬时信道矢量，为基站到智能反射表面的瞬时信道矩阵，为智能反射表面到第k个用户的瞬时信道矢量；基站端采用波束成形矩阵进行信号传输，每一列代表对用户k发送信号的波束成形矢量； 步骤2、构建智能体Θ与智能体W；所述智能体Θ以当前时刻统计信道状态信息的实部与虚部为状态，表示为其中Re·代表实部，Im·代表虚部，以当前时刻智能反射表面相移为动作，表示为以当前时刻信道统计相干时间内TH个时隙的用户和速率平均值为奖励，表示为其中为时隙t'基站端采用波束成形矩阵W且当前动作所对应智能反射表面反射系数矩阵下的用户和速率，为用户k的加性噪声功率；所述智能体W以当前时隙瞬时等效信道矢量的实部与虚部为状态，表示为以当前时隙基站波束成形矩阵的实部与虚部为动作，表示为以当前时隙用户和速率为奖励，表示为构建智能体Θ内部模块，包括：评价网络、动作网络、经验池U1、优化器，其中评价网络参数为动作网络参数为θΘ；构建智能体W内部模块，包括：评价网络、动作网络、经验池U2、优化器，其中评价网络参数为动作网络参数为θW； 所述智能体Θ的动作网络输出均值uΘ与标准差σΘ，随后对均值为uΘ且标准差为σΘ的正态分布进行采样，采样后的值乘π，再裁剪至范围[‑π,π]，作为智能体Θ动作；所述智能体W的动作网络输出均值uW与标准差σW，随后对均值为uW且标准差为σW的正态分布进行采样，采样后的值作为智能体W动作； 所述智能体Θ的评价网络根据状态输出价值函数，用来评估智能体Θ选取动作的好坏；所述智能体W的评价网络根据状态输出价值函数，用来评估智能体W选取动作的好坏； 所述智能体Θ的经验池U1负责存储智能体Θ学习过程中产生的样本，所述智能体W的经验池U2负责存储智能体W学习过程中产生的样本； 所述智能体Θ的优化器负责训练智能体Θ的动作网络与评价网络参数，所述智能体W的优化器负责训练智能体W的动作网络与评价网络参数； 步骤3、对步骤2中构建的智能体Θ与智能体W两智能体的评价网络与动作网络进行训练，得到训练完毕的智能体Θ与智能体W两智能体的动作网络与评价网络； 步骤4、将步骤3训练好的智能体Θ与智能体W两智能体的动作网络进行在线使用，智能体Θ观测当前时刻状态stΘ，输入至其动作网络，将网络输出的均值uΘ乘π，再裁剪至范围[‑π,π]，以此作为动作表示智能反射面元件的相移，随后将相移映射为智能反射表面反射系数矩阵当前时刻至下一时刻信道统计相干时间内，观测当前时隙智能体W状态输入至其动作网络，将网络输出的均值uW作为动作通过ReW与ImW构造W，随后形成基站波束成形矩阵最终获取最优基站主动波束成形矩阵与智能反射表面被动波束成形矩阵。

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