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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

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专利号 2023103805834 专利名称 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
专利类型 发明专利 国际分类 H04W 16/14 (2009.01),H04W 24/02 (2009.01),G06N 3/08 (2023.01)
申请人 南京邮电大学 申请地址 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
发明人 吴伟,赵国兴,毛航涛,周福辉,吴启晖 申请日期 2023-04-11
下证状态 未知 更新时间 2026-09-24 11:32:08
专利摘要 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。

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