[发明专利]一种基于深度强化学习的智能反射面调控方法及装置有效
| 申请号： | 202011135884.3 | 申请日： | 2020-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN112019249B | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 龚世民;陈希雨;林嘉烨;谭源正 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04B7/06 | 分类号： | H04B7/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郭帅 |
| 地址： | 510000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的智能反射面调控方法及装置，其中方法包括：策略网络根据第一状态生成第一动作；将幅值固定并输入优化模块，更新第一动作得到第二动作，同时得到第一目标值；将第二动作作用于无线环境得到第二状态，得到一个新样本并存入经验池；策略网络和价值网络根据样本进行深度确定性策略梯度训练，执行者利用深度确定性策略梯度方法更新其参数；根据第一目标值和目标Q网络产生的第二目标值确定第三目标值，根据第三目标值训练在线Q网络的DNN并更新其参数；重复执行上述步骤直至得到最小化AP发射功率的网络参数并输出。本发明能在更短的时间内实现稳定且高效地学习，可以更快地收敛到最优目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 反射 调控 方法 装置 | ||
【主权项】：
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