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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种智能超表面辅助OFDM系统1比特相移配置方法，适用于智能超表面辅助的单天线OFDM下行传输系统，其中智能超表面每列反射单元相移相同，且仅有0或π两种相移，基站发送的信号可经智能超表面反射到达用户端，智能超表面通过改变入射到其上的信号相移，从而达到在用户端增强其接收信号的效果。该方法首先对信道状态信息预处理，进而用预处理后的信道状态信息来训练一个构建好的卷积神经网络模型。基于系统频谱效率最大化原则，从卷积神经网络输出的所有候选智能超表面相位矩阵中选出最佳智能反射面相位矩阵用于信息传输。本发明收敛速度快，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：1.一种智能超表面辅助OFDM系统1比特相移配置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、基站配置单根天线，且服务K个单天线用户，所述智能超表面为均匀平面阵，该均匀平面阵包括M＝A×B个反射单元，其中，垂直方向A行反射单元，水平方向每行B个反射单元；智能超表面的反射系数向量表示为其中为的第b个元素，其相位θb表示智能超表面第b列的相移，b＝1,...,B；将所有可能的智能超表面反射系数向量存放到码本P中，即P中的每一个码字Pc对应一种可能的反射系数向量因此码本P中共有2B个码字；系统整体带宽被划分为N个子载波，表示为集合N＝{0,…,N-1}，第k个用户占用子载波的集合表示为Sk满足k＝1,2,…,K，并且S1∪S2∪…∪SK＝N；构建智能体X的经验池及深度强化学习神经网络，包括：评价Q网络U，根据来自环境的状态评价每个动作的收益；目标Q网络其参数复制自评价Q网络U，每个时隙软更新一次；经验池D用于存储智能体X学习过程中产生的样本；将智能超表面视为智能体X；将整个通信环境作为智能体X的外部环境；将码本P作为动作空间，其中的每个码字Pc为可选的动作；初始化评价Q网络U的参数目标Q网络的参数最大步长T和候选码字的个数L，令t＝1；步骤S2、在t时刻，计算基站经智能超表面至第k个用户在第n个子载波上的频域信道矩阵其中k＝1,2,…,K，n∈Sk，为DFT矩阵FN的第n列，上标·H表示共轭转置，表示零填充的基站经智能超表面至第k个用户时域信道矩阵，的第b列为零填充的基站经智能超表面第b列反射单元至第k个用户的时域信道向量，L3＝L1+L2-1为中非零元素个数，*表示卷积，表示长度为N-L3的全0向量，上标·T表示转置，为基站到智能超表面第b列反射单元的具有L1个抽头的时域信道向量，的第i个元素为基站到智能超表面第b列反射单元的时域信道第i个抽头系数，i＝0,1,…,L1-1，为智能超表面第b列反射单元到第k个用户的具有L2个抽头的时域信道向量，的的第个元素为智能超表面第b列反射单元到第k个用户的时域信道第个抽头系数，计算基站至第k个用户的直射路径在第n个子载波上的频域信道系数其中k＝1,2,…,K，n∈Sk，为基站到第k个用户具有L0个抽头的直接路径经零填充后的时域信道向量，其第m个元素为基站到第k个用户的直接路径时域信道第m个抽头系数，m＝0,…,L0-1，表示长度为N-L0的全0向量；令t时刻所述智能体X的环境状态表达式为： 步骤S3、若t＝1，则进入步骤S4；否则，进入步骤S5；步骤S4、根据ε-贪婪策略，获取0,1之间的随机数x，如果x小于某一预设门限值ε，智能体X就从码本P中随机选择一个码字作为动作at，否则，将状态st输入智能体X的评价Q网络U，输出为码本P中每个动作码字的Q值，从中选择Q值最大的动作将动作at作为当前t时刻的智能超表面反射系数向量并利用下式计算系统频谱效率作为t时刻的奖励rt： 其中，NCP≥maxL0,L3为OFDM调制的循环前缀长度；pn表示基站平均分配给每个子载波的功率，pn＝PtN,n＝0,1,...,N-1，Pt为基站的总发送功率；Γ是实际编码调制方式对系统容量的影响因子，σ2为噪声功率；令t＝t+1，并进入步骤S2；步骤S5、将得到的四元组st-1,at-1,rt-1,st作为一个经验样本存入经验池中，若经验池已存满，则用该经验样本覆盖经验池中最早的一个经验样本；步骤S6、智能体X从经验池中以批尺寸NB进行随机采样来计算评价Q网络的目标值；然后对评价Q网络进行梯度下降更新，并对目标Q网络进行软更新，如果t-1＞T，则停止迭代，否则转到步骤S4；步骤S7、训练完成后，智能体从环境中获得当前时刻t的信道并根据步骤S2中的方法将其转化为状态st，将状态st输入智能体X的评价Q网络U，从其输出中选出Q值最大的L个动作作为候选动作{a1,a2,...,aL}，最后计算出这L个候选动作的系统频谱效率。

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