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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利智能反射面辅助的基于DQN-DDPG的资源分配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：CN114040415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111292938.1，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权智能反射面辅助的基于DQN-DDPG的资源分配方法是由吴伟;杨逢春;周福辉设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能反射面辅助的基于DQN-DDPG的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能反射面IRS辅助的OFDM通信系统，通过部署一个IRS调整其相移以提高系统吞吐量。通过建模一种联合子载波分配、基站发射波束成型和IRS相移优化的设计问题。本发明提以实现系统吞吐量的最大化，在该方法中使用多个DQN以解决离散动作空间过大的问题，同时使用DDPG以解决连续动作分配的问题。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的基于DQN‑DDPG的方法可以从环境中学习并不断改善行为，显著提高系统的和速率，同时拥有良好的收敛效果。

本发明授权智能反射面辅助的基于DQN-DDPG的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.智能反射面辅助的基于DQN-DDPG的资源分配方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1，设置基站、IRS及用户的位置，对基站到IRS、IRS到K个用户和基站到K个用户之间的信道进行建模，获取三者的信道增益； 其中，IRS节点，基站节点和K个用户的分布进行如下定义： 所有通信节点建立三位笛卡尔坐标系，部署K个地面用户，固定高度的基站配有M根天线和固定高度的IRS配有N个反射单元并且每个反射单元的相位可以调整接收信号，则基站，IRS和第k个用户的位置为wB＝[xB，yB，zB]T，wR＝[xR，yR，zR]T，wk＝[xk，yk，0]T，其中每个位置中的三个数分别表示对应的x，y，z轴坐标； 基站到用户的LoS路径被堵塞的情况下，基站到用户k的信道可以被建模为瑞利衰落信道，则信道增益可以被表示为：其中是具有零均值和单位方差的复高斯随机向量，PLB，k是基站和用户之间的路径损耗； 基站到IRS以及IRS到用户k之间的信道建模为莱斯衰落，因此相应的信道增益为： 其中K1和K2是Rician-K因子，和是具有零均值和单位方差的复高斯随机分量，而和是信道中的确定性分量，PLBR和PLRk是对应的路径损耗；路径损耗可以被建模为：其中PL0＝30dB，D0＝1m，ξ为路径损耗指数，d为链路之间的距离； 步骤2，根据步骤1中三者的信道增益，获得系统和速率的优化问题； 步骤2.1，基站使用子载波c向用户k传输数据的可达速率可以表示为 步骤2.2，系统的目标为联合设计子载波分配，波束成形和IRS无源波束成形矩阵以最大化系统和速率，而这个目标要满足基站发射功率约束条件，IRS单元反射幅度约束条件，子载波使用方式约束条件，用户传输方式约束条件和用户的最小速率要求约束条件； 步骤3，根据通信系统中的用户子载波分配，基站波束成形，IRS无源波束成形相移，用户最小可达速率要求，系统的和速率，建立马尔可夫过程； 步骤4，利用联合DQN和DDPG算法优化强化学习模型； 步骤5，根据优化后的深度强化学习模型获得优化的解，得到系统的和速率； 输入当前的系统状态st，深度强化学习可以根据模型学习到最优的动作at，可得到优化问题的解、最优的子载波分配、波束成形和无源波束相移。

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