一种数字孪生辅助的流量感知无蜂窝MIMO波束选择方法

本发明提供一种数字孪生辅助的流量感知无蜂窝MIMO波束选择方法，包括数字孪生模块和强化学习(Reinforcement Learning,RL)波束选择模块，实现步骤为：算法部署初期，采用专家策略进行波束选择，并将每次观测到的环境信息放入数据仓库中；当收集足够的环境信息样本后，构建并监督训练数字孪生模块，作为虚拟环境与RL波束选择模块进行离线交互，提供RL训练所需的状态和奖励信息；当训练一定轮数后，将RL波束选择模块部署在真实环境中，从而替代专家策略，与现有RL波束选择方案相比，此数字孪生辅助方案避免了探索初期的不安全，具有更高的初始性能和更快的收敛速度。