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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利一種寬帶容量優化方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114938512B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210435498.9，技術領域涉及：H04W24/02；該發明授權一種寬帶容量優化方法及裝置是由張海君;吳舒勍;劉向南;孫春蕾;李衛;王健全設計研發完成，并于2022-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種寬帶容量優化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種寬帶容量優化方法及裝置，該方法包括：以智能可重構表面RIS取代無小區網絡中的部分基站，構建RIS輔助無小區網絡系統模型；設計RIS輔助無小區網絡系統中的聯合預編碼問題，通過聯合優化基站端的有源預編碼和RIS端的無源預編碼，最大化用戶的和速率；并引入輔助變量：RIS的相移矩陣Θ和預編碼向量矩陣W，將聯合預編碼問題轉化為Θ和W的優化問題；分別使用深度強化學習算法對相移矩陣Θ和預編碼向量矩陣W進行優化，使Θ和W都取最優解，以最大限度地提高用戶的和速率性能，實現寬帶容量優化。本發明所提供的寬帶容量優化方法可以較好地解決無小區網絡的成本和功耗問題。

本發明授權一種寬帶容量優化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種寬帶容量優化方法，其特征在于，包括： 以智能可重構表面RIS取代無小區網絡中的部分基站，構建RIS輔助無小區網絡系統模型；其中，在系統模型中用戶對之間采用RIS通信； 設計RIS輔助無小區網絡系統中的聯合預編碼問題，通過聯合優化基站端的有源預編碼和RIS端的無源預編碼，最大化用戶的和速率；并引入輔助變量：RIS的相移矩陣Θ和預編碼向量矩陣W，將聯合預編碼問題轉化為Θ和W的優化問題； 分別使用深度強化學習中的近端策略優化PPO算法對相移矩陣Θ和預編碼向量矩陣W進行優化，使Θ和W都取最優解，以最大限度地提高用戶的和速率性能，實現寬帶容量優化，包括： 步驟1，初始化無線設備信息、用戶信息和智能體環境信息，包括：基站最大發射功率Pmax，用戶權重ηk，以及智能體動作和狀態； 步驟2，反復執行以下過程：將當前狀態st輸入actor-new網絡，得到動作at，再輸入到環境中得到獎勵rt和下一步的狀態st′；直至儲存預設數量的{st,at,rt}； 其中，子載波p上從基站b到用戶k的等效信道表示為： 式中，Gb,r,k、分別為子載波p上從基站b到用戶k、從基站b到RISr、從RISr到用戶k的頻域信道；為RISr的相移矩陣，R為RIS數量； 當前狀態考慮一個高斯信道，令zk,p表示加性高斯白噪聲，則接收信號為： 式中，yb,k,p為子載波p上從基站b到用戶k的基帶頻域信號，Wb,p,j為基站b的預編碼向量，sp,j為由wb,p,j預編碼的頻域信號；B為基站數量；K為用戶數量； 步驟3，設計求用戶和速率的目標函數； 其中，子載波p在用戶k上的信號sp,k的信噪比表示為： 式中，Ξk,p為加性高斯白噪聲方差； 由此推導出用戶的加權和率表達式，即目標函數為： 式中，P為子載波數量；ηk為用戶權重；γk,p為子載波p在用戶k上的信號sp,k的信噪比； 使目標函數成立需要兩個約束條件： 其中，為RIS反射系數的可行集合；θr,n為RIS的反射系數； 步驟4，將存儲的所有st,at,rt組合輸入到critic網絡中，計算優勢函數： 其中，優勢函數由以下公式計算： 式中，γ為折扣因子，st為當前狀態，st′為下一狀態，at為當前動作，rt′為目標函數，γt′-t為下一時刻和當前時刻折扣因子之差，f′Θ,W為下一時刻的目標函數；t′為下一時刻，t為當前時刻，πst,at為當前環境和動作產生的策略，Pst′|st,at為在當前環境和動作下產生新的環境信息的概率；VΦst為價值函數，由以下公式計算： 步驟5，根據貝爾曼方程獲得即時獎勵進行學習，采用PPO算法實現Θ和W的交替優化學習，求得Θ和W的優化解；以最大限度地提高用戶的和速率性能。

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