基于深度强化学习的可重构智能表面辅助保密通信优化方法

本发明公开了基于深度强化学习的可重构智能表面辅助保密通信优化方法，属于无线通信技术领域，包括以下步骤：步骤1、无人机向用户发送信息，并收集环境信息；步骤2、根据收集到的环境信息，分别建立优化无人机轨迹和波束成形的深度强化学习模型；步骤3、利用TA‑PPO算法优化深度强化学习模型；步骤4、根据优化后的深度强化学习模型，得到最优的联合波束赋形方案。本发明在窃听者存在的情况下，考虑RIS辅助的NOMA无人机通信系统，在动态环境中联合优化无人机的主动波束成形矩阵、RIS的相移矩阵和无人机的轨迹，从而实现保密速率的最大化。