用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法及系统技术方案

本申请是关于一种用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法及系统，方法包括：构建6G复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型，将天线与RIS联合部署优化问题建模为以最大化上行吞吐量为目标的马尔可夫决策过程并定义；构建深度强化学习模型，并进行深度强化学习模型初始化；通过历史数据对深度强化学习模型进行训练，最大化上行吞吐量，迭代更新模型参数，得到训练后的天线与RIS部署策略；在6G复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型中验证训练后的天线与RIS部署策略，输出并应用最优天线与RIS的部署策略。能够避免计算代价高与易陷局部最优的问题，并且能够增强收敛速度、提高总奖励。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及无线通信领域，尤其涉及一种用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法及系统。

技术介绍

1、随着5g技术的商用化推进和6g技术的快速发展，无线通信系统正逐步迈向更高频段、更大带宽和更复杂的场景应用。在这些应用场景中，复杂多径和强遮挡环境(如港口、工业园区、城市峡谷等)对通信网络的性能提出了严峻挑战。这些环境中的金属结构、大型设备和密集建筑物会导致信号的多次反射、折射和遮挡，显著降低通信链路的可靠性和吞吐量。

2、可重构智能表面(ris)是一种在复杂多径和强遮挡环境下提高通信网络性能的新兴技术，能够通过动态调控电磁波的传播路径，显著改善信道条件并提升通信性能。但是，在复杂动态环境中为了应对多维、非线性、时变的场景，ris的部署参数(如位置、方位角、仰角等)与动态波束调节对通信性能至关重要，特别是在复杂动态环境中，这些参数的联合优化需要应对多维、非线性、时变的场景。

3、现有技术中，为了解决ris在复杂多径和强遮挡环境中的应用问题，采用数学建模与算法推导的方式得到ris的部署参数，然而该种方式在实际高维非凸环境中计算代本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法，其特征在于，所述构建6G复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型，将天线与RIS联合部署优化问题建模为以最大化上行吞吐量为目标的马尔可夫决策过程，并定义状态空间、动作空间、奖励函数与状态转移概率的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法，其特征在于，所述接收信号模型为：

4.根据权利要求1所述用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法，其特征在于，所述构建6g复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型，将天线与ris联合部署优化问题建模为以最大化上行吞吐量为目标的马尔可夫决策过程，并定义状态空间、动作空间、奖励函数与状态转移概率的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法，其特征在于，所述接收信号模型为：

4.根据权利要求1所述用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法，其特征在于，所述构建包含actor网络与集成transformer的critic网络的深度强化学习模型，并进行深度强化学习模型初始化的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述用于6g复杂与强遮挡环境的天线与ris联合部署方法，其特征在于，所述actor网络用于通过多层感知器或卷积网络，根据输入的系统状态输出连续动作；所述critic网络用于将状态和动作通过线性层转换为高维嵌入并拼接为序列，输入transfor...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜静，张晨晶，宋鑫隆，柳粟杰，褚宏云，冯丹，卢光跃，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：