[發明專利]一種智能超表面輔助OFDM系統1比特相移配置方法在審
| 申請號: | 202210975620.1 | 申請日: | 2022-08-15 |
| 公開(公告)號: | CN115347927A | 公開(公告)日: | 2022-11-15 |
| 發明(設計)人: | 李瀟;陳鵬;金石 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | H04B7/0456 | 分類號: | H04B7/0456;H04L5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 沈廉 |
| 地址: | 211189 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能 表面 輔助 ofdm 系統 比特 相移 配置 方法 | ||
1.一種智能超表面輔助OFDM系統1比特相移配置方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
步驟S1、基站配置單根天線,且服務K個單天線用戶,所述智能超表面為均勻平面陣,該均勻平面陣包括M=A×B個反射單元,其中,垂直方向A行反射單元,水平方向每行B個反射單元;智能超表面的反射系數向量表示為其中為的第b個元素,其相位θb表示智能超表面第b列的相移,b=1,...,B;將所有可能的智能超表面反射系數向量存放到碼本中,即中的每一個碼字對應一種可能的反射系數向量因此碼本中共有2B個碼字;系統整體帶寬被劃分為N個子載波,表示為集合第k個用戶占用子載波的集合表示為Sk滿足并且
構建智能體X的經驗池及深度強化學習神經網絡,包括:評價Q網絡U,根據來自環境的狀態評價每個動作的收益;目標Q網絡其參數復制自評價Q網絡U,每個時隙軟更新一次;經驗池D用于存儲智能體X學習過程中產生的樣本;將智能超表面視為智能體X;將整個通信環境作為智能體X的外部環境;將碼本作為動作空間,其中的每個碼字為可選的動作;初始化評價Q網絡U的參數目標Q網絡的參數最大步長T和候選碼字的個數L,令t=1;
步驟S2、在t時刻,計算基站經智能超表面至第k個用戶在第n個子載波上的頻域信道矩陣其中k=1,2,...,K,n∈Sk,為DFT矩陣FN的第n列,上標(·)H表示共軛轉置,表示零填充的基站經智能超表面至第k個用戶時域信道矩陣,的第b列為零填充的基站經智能超表面第b列反射單元至第k個用戶的時域信道向量,L3=L1+L2-1為中非零元素個數,*表示卷積,表示長度為N-L3的全0向量,上標(·)T表示轉置,為基站到智能超表面第b列反射單元的具有L1個抽頭的時域信道向量,的第i個元素為基站到智能超表面第b列反射單元的時域信道第i個抽頭系數,i=0,1,...,L1-1,為智能超表面第b列反射單元到第k個用戶的具有L2個抽頭的時域信道向量,的的第個元素為智能超表面第b列反射單元到第k個用戶的時域信道第個抽頭系數,計算基站至第k個用戶的直射路徑在第n個子載波上的頻域信道系數其中k=1,2,...,K,n∈Sk,為基站到第k個用戶具有L0個抽頭的直接路徑經零填充后的時域信道向量,其第m個元素為基站到第k個用戶的直接路徑時域信道第m個抽頭系數,m=0,…,L0-1,表示長度為N-L0的全0向量;令t時刻所述智能體X的環境狀態表達式為:
步驟S3、若t=1,則進入步驟S4;否則,進入步驟S5;
步驟S4、根據ε-貪婪策略,獲取(0,1)之間的隨機數x,如果x小于某一預設門限值ε,智能體X就從碼本中隨機選擇一個碼字作為動作at,否則,將狀態st輸入智能體X的評價Q網絡U,輸出為碼本中每個動作碼字的Q值,從中選擇Q值最大的動作將動作at作為當前t時刻的智能超表面反射系數向量并利用下式計算系統頻譜效率作為t時刻的獎勵rt:
其中,NCP≥max(L0,L3)為OFDM調制的循環前綴長度;pn表示基站平均分配給每個子載波的功率,pn=Pt/N,n=0,1,...,N-1,Pt為基站的總發送功率;Γ是實際編碼調制方式對系統容量的影響因子,σ2為噪聲功率;令t=t+1,并進入步驟S2;
步驟S5、將得到的四元組(st-1,at-1,rt-1,st)作為一個經驗樣本存入經驗池中,若經驗池已存滿,則用該經驗樣本覆蓋經驗池中最早的一個經驗樣本;
步驟S6、智能體X從經驗池中以批尺寸NB進行隨機采樣來計算評價Q網絡的目標值;然后對評價Q網絡進行梯度下降更新,并對目標Q網絡進行軟更新,如果t-1T,則停止迭代,否則轉到步驟S4;
步驟S7、訓練完成后,智能體從環境中獲得當前時刻t的信道并根據步驟S2中的方法將其轉化為狀態st,將狀態st輸入智能體X的評價Q網絡U,從其輸出中選出Q值最大的L個動作作為候選動作{a(1),a(2),...,a(L)},最后計算出這L個候選動作的系統頻譜效率。
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