发明专利已授权

一种基于深度强化学习的多 IRS 辅助宽带 CR 系统资源优化方法

📄 申请号：CN202310380583.4 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2023-04-11

公开号

CN116546507A

公开日

2023-08-04

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W16_14

IPC 分类号

H04W16_14 , H04W24_02 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习人工智能算法无线通信资源优化强化学习深度强化学习

应用场景

无线通信, 频谱共享, 智能反射面通信, 动态频谱接入, 宽带通信系统

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的多IRS辅助宽带CR系统资源优化方法，该方法包括步骤1：宽带频谱感知。步骤2：次级网络信号传输。步骤3：建立次级网络可达速率最大化问题框架，列出需要优化的目标以及约束条件。步骤4：根据所提出的次级网络可达速率最大化问题框架建立马尔可夫过程。步骤5：采用SAC算法对模型进行优化，直至其模型收敛。步骤6：输出结果，得到次级网络的总可达速率。本发明克服了无线信号传播过程中产生的衰落和频谱闲置而造成资源浪费等问题，在宽带频谱感知性能、频谱利用率和次级网络的可达速率等方面都有显著的提升。相对于现有传统算法，本发明降低了计算复杂度、提高了收敛速度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种智能反射面辅助的智能语义通信系统资源分配方法

当前第 / 件

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