摘要
本发明公开了一种基于KAN‑SAC的RIS辅助多用户通信波束成型优化方法,属于可重构智能表面辅助通信领域。本发明考虑RIS辅助多用户多输入单输出通信的场景,利用KAN‑SAC算法优化基站的主动波束成型和RIS的被动波束成型,进而在隐式信道状态信息(CSI)下最大化系统性能,避免了复杂且昂贵的显式信道估计。该方法通过两层KAN模块更好表达复杂非线性映射,并在动作输出中融入了softmax近似量化机制,有效缓解了离散动作对梯度传播造成的阻断问题,使得模型能够同时处理连续与离散混合控制,使其同时适配基站的连续主动波束控制与RIS的离散相位选择。本发明无需依赖完美或不完美的显式信道估计,即可有效解决主动波束成型和被动波束成型的联合优化问题。
技术关键词
波束成型矩阵
波束成型向量
多用户
深度强化学习模型
MISO系统
基站
可重构智能表面辅助
下行系统
最大化系统性能
网络架构
模块
策略
非线性映射关系
下行发射功率
信道估计
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