一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法
授权
摘要
本发明提出一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法，解决了传统优化方法需复杂的数学计算和数学推导，无法对模型泛化的问题，首先建立RIS辅助的频谱共享模型，使得主要用户和次要用户均能获得良好的通信质量；以最大化次要用户SU在接收端的通信速率为目标，并考虑主要用户PU在接收端的信噪比、次要用户SU在接收端的传输速率、RIS对入射信号的相移的约束条件，采用基于深度强化学习的SAC算法进行求解，即使优化模型转换，本申请所提的方法也具有通用性，拥有较好的动作探索能力，有效避免陷入局部次优解，收敛性能稳定。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的RIS辅助频谱共享方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113259944A
申请号 ：
CN202110513622.4
公开（公告）日 ：
2021-08-13
申请日 ：
2021-05-11
授权号 ：
CN113259944B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
张广驰钟灿伟崔苗刘圣海王昆
申请人 ：
广东工业大学
申请人地址 ：
广东省广州市越秀区东风东路729号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
林丽明
优先权 ：
CN202110513622.4
主分类号 ：
H04W16/14
IPC分类号 ：
H04W16/14
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-08-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 16/14
申请日 : 20210511
申请日 : 20210511
2021-08-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
