基于深度学习由智能反射面辅助环境感知与通信优化方法

本发明公开了一种基于深度学习由智能反射面辅助的环境感知与通信优化方法；该方法中，多个用户UE在多个观测时间帧内通过反射面辅助向接入点AP发送导频信号。AP构建基于残差网络、长短期记忆网络LSTM和多层感知机MLP组成的深度学习网络，包括自适应反射面优化网络逐帧优化反射面系数，环境感知网络利用接收信号中获得感知空间的点云分布，以及通信优化网络输出下行通信波束赋形以及反射面反射矩阵。本发明可以有效提升AP的环境感知精度以及系统下行传输速率。