一种基于深度强化学习的RIS辅助MU-MISO通信系统智能波束成形方法

本发明公开了一种基于RIS辅助的MU-MISO通信系统的智能波束成形设计方法，提出了一种基于CSI的DDPG模型，用于联合优化基站的主动发射波束成形矩阵和RIS的反射系数向量，利用强化学习技术，通过与环境的交互，自适应地优化通信系统的波束成形参数，从而在实际信道条件下实现最优传输性能。本发明提出的算法在不同发射功率和RIS反射单元数量下均表现出良好的鲁棒性和收敛性，显著提高了MU-MISO通信系统的传输速率。此外，该算法能够有效应对快速变化的信道环境，为RIS在实际无线通信系统中的应用提供了重要支持。本发明通过将强化学习与波束成形技术相结合，提出了一种高效的联合优化方法，为未来6G通信系统的发展提供了新思路，具有重要的应用前景和实际价值。