发明专利已授权

一种基于深度强化学习的智能反射面元素智能激活方法

📄 申请号：CN202211598212.5 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2022-12-12

公开号

CN116208510B

公开日

2024-12-10

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L41_142

IPC 分类号

H04L41_142 , H04L41_14 , H04L41_16 , H04L41_0894 , H04W24_02 , G06F17_15 , G06F17_18 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习智能反射面无线通信

应用场景

无线通信, 6G通信, 智能超表面辅助通信, 波束赋形, 频谱资源优化

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摘要

本发明请求保护一种基于深度强化学习的智能反射面元素智能激活方法，属于深度强化学习和智能反射面辅助通信领域。包括系统模型建立与目标问题建立、马尔可夫决策模型要素设置、算法框架搭建以及网络结构设计。根据考虑的通信场景建立系统模型并提出求解的目标问题；马尔可夫决策要素的设置主要是定义强化学习的智能体在与环境交互过程中涉及到的状态、动作以及奖励函数；采用基于演讲者‑评论者的深度强化学习经典算法框架，策略网络输出动作的同时利用评价网络辅助策略网络的梯度更新；调整策略网络以及评价网络的网络结构来应对智能反射面的引入带来的全连接结构对于信道状态信息提取不足的问题。本方法降低了利用传统通信算法迭代的复杂度。

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

基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法

当前第 / 件

基于双曲线相位分布的多极化低RCS全金属反射阵列

同领域国内专利 · IPC: (H04L41_142)

H04L41_00 H04L41_0226 H04L41_0246 H04L41_0266 H04L41_04 H04L41_044 H04L41_06 H04L41_0604 H04L41_0631 H04L41_0654 H04L41_0659 H04L41_0663 H04L41_0677 H04L41_069 H04L41_08 H04L41_0803 H04L41_0806 H04L41_0813 H04L41_0816 H04L41_082 H04L41_0823 H04L41_0833 H04L41_085 H04L41_0893 H04L41_0894 H04L41_0895 H04L41_0896 H04L41_12 H04L41_14 H04L41_142 H04L41_147 H04L41_149 H04L41_16 H04L41_28 H04L41_5041 H04L41_5051 H04L41_5054 覆盖37个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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