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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种可重构智能表面增强的MISO‑OFDM传输方法，该方法中基站和可重构智能表面利用已知的信道状态信息，基于系统频谱效率最大化原则，在用户间共享子载波的前提下，通过迫零预编码方案、注水功率分配算法和深度强化学习算法联合设计基站端预编码矩阵、功率分配矩阵和可重构智能表面处反射相移矩阵。该传输方法中基站发送的信号经可重构智能表面反射到达用户端，可重构智能表面能改变入射到其上的信号的相位，从而达到在接收用户端增强其接收信号的效果。本发明收敛速度快，以相对传统数值方法较低的计算复杂度和时延获得较高的系统吞吐量。

主权项：1.一种可重构智能表面增强的MISO-OFDM传输方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、基站配置均匀线性天线阵，该天线阵包括Nt个天线阵元，服务K个单天线用户，可重构智能表面配置均匀平面反射阵，共M＝x×y个反射单元，包括垂直方向x行反射单元，水平方向每行y个反射单元；系统整体带宽被划分为N个子载波，K个单天线用户共享全部子载波，基站和可重构智能表面已知用户的时域信道状态信息；步骤二、利用时域信道状态信息构建从基站到用户k的频域子载波信道i上的向量从可重构智能表面到用户k的频域子载波信道i上的向量和从基站到可重构智能表面的频域子载波信道i上的矩阵Gi，k＝1,2,…,K，i＝0,1,…,N-1；步骤三、构建智能体X的经验池及深度强化学习神经网络，包括：动作输出在线网络A、动作输出目标网络状态动作评价在线网络Cρ，ρ＝1,2，即C1和C2，以及状态动作评价目标网络即和所述动作输出在线网络A和动作输出目标网络构成智能体X的动作网络；所述状态动作评价在线网络C1和C2以及状态动作评价目标网络和构成智能体X的评价网络；智能体X在t时刻的环境状态为其中为智能体X在t-1时刻输出的可重构智能表面各个反射元件的相移参数，Ct-1是t-1时刻的系统频谱效率，环境输出奖励值rt评价动作输出在线网络A在当前状态st下输出的动作；步骤四、随机初始化动作输出在线网络A的网络参数及状态动作评价在线网络Cρ的网络参数并令动作输出目标网络的网络参数和状态动作评价目标网络的网络参数分别满足和初始化单次随机采样数量NB；初始化t＝0；可重构智能表面在t＝0时刻的相移矩阵中的各个相移参数从[-π,π]中随机选取；计算得到t＝0时刻的系统频谱效率C0；令t＝t+1，得到t时刻的环境状态步骤五、将t时刻的环境状态st作为动作输出在线网络的输入，计算得到t时刻的可重构智能表面的相移偏置矩阵Φt、子载波i上的基站端预编码矩阵和基站端发射功率向量以及t+1时刻的环境状态且t时刻的系统频谱效率Ct作为环境输出奖励值rt；将最终得到的四元组{st,at,rt,st+1}作为一个经验样本存入经验池中，若经验池已存满后，则用该经验样本覆盖经验池中最早的一个经验样本；步骤六、智能体X将状态动作对st,at输入状态动作评价在线网络C1和C2中，输出状态动作对st,at的评价值和其中，和表示状态动作评价在线网络C1和C2的状态动作对的评价值函数；随后从经验池随机采样NB个样本，随机采样按如下步骤进行：若t≥NB，则从经验池D中随机选择NB个样本其中每个样本均为学习过程中存入经验池中的四元组，进入步骤七；若tNB，则不采样并令t＝t+1，转到步骤五；步骤七、利用采样结果对动作输出在线网络和状态动作评价在线网络进行更新，并对动作输出目标网络和状态动作评价目标网络进行软更新；若|Ct-Ct-1|≤ε，是网络收敛条件，则停止迭代转到步骤八，否则令t＝t+1并转到步骤五；步骤八、将当前时刻t所得的可重构智能表面的相移偏置矩阵Φt，用户共享子载波时各子载波i上的基站端预编码矩阵和基站端发射功率向量作为当前信道状态信息下的可重构智能表面的最佳相移偏置矩阵Φopt，以及相应的最佳基站预编码方案和功率分配方案。

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百度查询： 东南大学 一种可重构智能表面增强的MISO-OFDM传输方法