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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节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：CN119420384B 。

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：202411539491.7，技术领域涉及：H04B7/04；该发明授权基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节方法是由周渝林;王朝;吴超设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节方法。目前环境的复杂性和动态变化是影响智能反射面相位调控的重要因素，在动态且复杂的环境中，长期的相位调控是一件困难的事。本发明的方法基于深度强化学习DRL，通过环境信息的反馈不断调整，达到一个最优的策略，来进行双智能反射面单元相位和幅度的调节。本发明的方法可以为双智能反射面无线通信系统提供一种灵活、高效、自动的方法来实现反射系数优化控制，特别是在面对不断变化的环境和复杂的系统动态时。通过这种方式，可以提高无线网络的能效比、扩展覆盖范围并提升用户体验。另外，针对本发明的方法进行分布式训练提升了收敛速率。仿真结果表明本发明的方法的有效性和可行性，且本发明的方法具有较快的收敛速度。

本发明授权基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的双智能反射面动态反射系数调节方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建双智能反射面辅助的无线通信系统模型，所有信道系数均采用莱斯信道模型，构建以最大化系统通信速率为优化目标的优化问题，约束条件为智能超表面反射模块的相移和振幅反射系数； S2：基于智能超表面智能反射面的传输过程，将智能超表面智能反射面的相位控制过程建立成马尔可夫过程； S3：基于近端策略优化算法对所述优化问题进行求解，并通过分布式近端策略优化算法通过分布式计算加快迭代速率，在优化求解过程中实现反射系数的动态调节； 步骤S1中，无线通信系统模型包含一个基站、两个智能超表面、个单天线用户以及一个可调节反射面相位的控制器，基站配备个天线，反射面的反射单元个数为； 步骤S1中，所述优化目标具体为： ； ； ； ； 其中，表示的反射系数矩阵；表示的反射系数矩阵；表示总和数据速率；表示用户k的数据速率；表示用户数量；表示用户k的信干噪比；表示第一个或者第二个智能超表面的反射系数矩阵；代表对角矩阵，代表虚数单位，分别表示第一个或者第二个智能超表面第个反射模块的相移；分别表示第一个或者第二个智能超表面第个反射模块的振幅反射系数；表示第一个或者第二个智能超表面第个反射模块的相移；表示第一个或者第二个智能超表面第个反射模块的振幅反射系数； 步骤S2中，使用四元组表示马尔可夫过程，表示状态空间，表示动作空间，表示状态转移函数，表示奖励函数；其中，状态空间根据实际通信过程中可能影响优化目标的元素构建，将状态空间中时刻的状态集合记为，是所有用户信道的集合，分别表示用户的信道；将动作空间中时刻的动作集合记为，分别表示反射系数矩阵的增量；所述奖励函数的函数形式为： ； 其中，是速率阈值。

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