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公开(公告)号:CN116865798B
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202310824829.2
申请日:2023-07-06
申请人: 河北大学
IPC分类号: H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/092
摘要: 本发明涉及一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法,包括以下步骤:构建RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络;计算每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道以及车载移动中继MR处的信噪比和系统的可达速率;当相移矩阵 固定时,采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量;并基于PPO的RIS相移设计方案,在PPO算法模型中包含有两个神经网络:Actor网络和Critic网络,且PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数 来提高决策能力。本发明可以更低的运行时间实现高效的可达速率,实现高速铁路环境的实时决策,为高速铁路移动通信的发展提供强有力的支撑。
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公开(公告)号:CN116865798A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310824829.2
申请日:2023-07-06
申请人: 河北大学
IPC分类号: H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/092
摘要: 本发明涉及一种高速铁路去蜂窝大规模MIMO系统的智能超表面相移方法,包括以下步骤:构建RIS赋能的高速铁路去蜂窝大规模MIMO网络;计算每个接入点AP到车载移动中继MR的等效信道以及车载移动中继MR处的信噪比和系统的可达速率;当相移矩阵#imgabs0#固定时,采用最大比传输方法获得使车载移动中继MR可达速率最大化的最优波束赋形向量;并基于PPO的RIS相移设计方案,在PPO算法模型中包含有两个神经网络:Actor网络和Critic网络,且PPO算法是通过构造Actor网络的损失函数#imgabs1#来提高决策能力。本发明可以更低的运行时间实现高效的可达速率,实现高速铁路环境的实时决策,为高速铁路移动通信的发展提供强有力的支撑。
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