一种基于强化学习的6DMA辅助高铁通信资源协同优化方法

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一种基于强化学习的6DMA辅助高铁通信资源协同优化方法
申请号:CN202511036530
申请日期:2025-07-27
公开号:CN120710547A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明的一种基于强化学习的6DMA辅助高铁通信资源协同优化方法属于高速铁路可移动天线通信资源调度技术领域,包括:构建系统模型,设计联合优化问题,求解联合优化问题等主要步骤。本发明通过六自由度重构辐射模式,相较传统MA/FAs进一步释放空间自由度,可显著降低盲区形成与双远近效应;同时通过TTD3以“主—被动波束+阵面运动”联动决策替代静态预编码和分步搜索,实现端到端控制,满足高铁时延要求;此外,协同优化机制兼顾探索效率与收敛稳定性,使系统可以保持链路可靠,具有较强的实际应用价值。
技术关键词
协同优化方法 波束赋形矩阵 高速铁路通信系统 信道 最大化系统 构建系统模型 系统吞吐量 网络 高铁无线通信系统 移动中继 大尺度衰落系数 深度确定性策略梯度 移动天线 深度强化学习方法 高铁通信系统 在线 坐标系 深度强化学习算法
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