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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种数字孪生辅助强化学习的大规模MIMO无线通信码本设计方法，属于无线通信技术领域。具体来说，通过高斯噪声、基站保留的历史波束矢量以及接收功率等信息来构建数字孪生的通信环境，这一方法将信号构成信息嵌入神经网络的损失函数中，有效的提高了数字孪生环境的建模效率。而深度强化学习的代理则在该数字孪生环境中探索波束，大大降低了与真实环境交互所带来的开销。数值结果表明，与经典的波束导向码本相比，数字孪生辅助强化学习设计的码本实现的平均波束形成增益有明显提升。同时，对比传统强化学习解决方案，数字孪生辅助强化学习设计的码本性能更好，导频开销大约是传统强化学习解决方案的3％。
主权项：1.一种数字孪生辅助强化学习的大规模MIMO无线通信码本设计方法，其特征在于，包括：步骤1：初始化无线通信环境，基于随机生成感应波束收集传感信息，得到M个用户聚类，以完成对用户的聚类；步骤2：将M个用户聚类的环境分别与其所对应的强化学习代理进行交互，获得M个交互数据集；步骤3：利用所述M个交互数据集构建M个数字孪生环境模型，以模拟M个用户聚类的环境，并基于牛顿梯度算法优化数字孪生环境模型的损失函数；步骤4：将M个数字孪生环境模型分别与其所对应强化学习代理进行多次交互，生成M个数字孪生环境模型下的最佳波束模式；步骤5：将生成M个数字孪生环境模型下的最佳波束模式组合成特定站点的码本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 数字孪生辅助强化学习的大规模MIMO无线通信码本设计方法
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