基于DRL的RIS辅助用户中心化去蜂窝系统中资源管理半并...
公开
摘要
本发明提出了一种用于可重构智能表面(RIS)辅助用户中心化去蜂窝(UCCF)系统中基于深度强化学习(DRL)的半并行方法。该方法将优化问题分解为两个迭代的子任务：接入点(AP)和用户设备(UE)关联(AUA)子任务与发射功率和RIS反射系数管理(PRCM)子任务。具体方法为，对整数非线性规划的AUA采用二进制粒子群优化(BPSO)算法；对于多连续变量联合优化的PRCM，提出了基于DRL的并行算法，采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法提高收敛性，并提出新的状态预处理机制。本发明采用基于DRL的半并行方法优化多个变量，克服了传统算法解决NP‑hard问题的局限，提高了精确度，同时智能化的方法面对环境变化时可以快速调整而不需要大量的先验知识。
基本信息
专利标题 ：
基于DRL的RIS辅助用户中心化去蜂窝系统中资源管理半并行方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114364034A
申请号 ：
CN202210006092.9
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-05
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吕铁军崔莹萍黄平牧
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210006092.9
主分类号 ：
H04W72/04
IPC分类号 ：
H04W72/04 G06N3/00
法律状态
2022-04-15 ：
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。
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