辅助车辆通信的双智能反射面相移优化与无人机轨迹控制

来源：电子与信息学报杂志2025年第10期北京时间：

作者：常宽, 张雷, 王玉, 尚玉龙, 陈伟聪, 马俊超

单位：1.江苏理工学院电气信息工程学院 常州 2130002.东南大学移动通信全国重点实验室 南京 211189

摘要：针对无人机(UAV)携带智能反射面(RIS)与固定RIS共同辅助移动的用户车辆(UE)通信的场景，建立UAV飞行轨迹和双RIS相移联合优化问题，使UE在移动过程中始终保持通信速率最大。由于系统的复杂性和环境的动态性，该文提出一种基于深度确定性策略梯度算法和相移对齐方法来处理连续轨迹和RIS相移的优化问题。仿真结果验证了所提的联合优化算法在1 000个Episode以内便能得到较稳定的奖励值，通过与其它基准方法对比，表明了所提算法可在双RIS部署的环境中比使用随机轨迹和相移算法时通信速率至少可提高3 dB。最后给出了不同基站和RIS的部署位置下的UAV的最优轨迹，并对不同车速下算法的适用性进行了仿真分析。

关键词：深度强化学习, 无人机通信, 智能反射面

基金资助：江苏高校“青蓝工程”，中国博士后科学基金面上项目(2024M750421)，国家自然科学基金(62401233)，江苏省自然科学基金(BK20241076)，常州市5G+工业互联网融合应用重点实验室项目(CM2023015)