基于深度强化学习的IRS辅助认知无线电系统波束成形算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第3期北京时间：

作者：李国权, 程涛, 郭永存, 庞宇, 林金朝

单位：1.重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 4000652.光电信息感测与微系统重庆市重点实验室 重庆 400065

摘要：为进一步提升多用户无线通信系统的频谱利用率，该文提出了一种基于深度强化学习的智能反射面(IRS)辅助认知无线电网络次用户和速率最大化算法。首先在考虑次基站最大发射功率约束、次基站对主用户的干扰容限约束以及IRS相移矩阵单位模量约束的情况下，建立一个联合优化次基站波束成形和IRS相移矩阵的资源分配模型；然后提出了一种基于深度确定性策略梯度的主被动波束成形算法，联合进行变量优化以最大化次用户和速率。仿真结果表明，所提算法相对于传统优化算法在和速率性能接近的情况下具有更低的时间复杂度。

关键词：智能反射面, 认知无线电, 深度强化学习, 波束成形

基金资助：国家自然科学基金 (U21A20447)，重庆市自然科学基金创新群体科学基金(cstc2020jcyj-cxttX0002)