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基于深度强化学习的智能全向超表面辅助近场宽带通信系统波束赋形研究
专辑 | Updated:2025-02-25
    • 基于深度强化学习的智能全向超表面辅助近场宽带通信系统波束赋形研究

      Enhanced Publication
    • Deep reinforcement learning for near-field wideband beamforming in STAR-RIS networks

    • 在近场宽带通信领域,提出了一种鲁棒的深度强化学习算法,通过联合优化主动和被动波束形成来提高用户的可实现率。专家介绍了一种延迟相位混合预编码结构,以促进宽带波束形成并减轻偏置估计问题。仿真结果表明,所提出的算法优于现有算法。
    • 信息与电子工程前沿(英文)   2024年25卷第12期 页码:1651-1663
    • DOI:10.1631/FITEE.2400364    

      中图分类号: TP391.4
    • 收稿日期:2024-05-07

      修回日期:2024-09-30

      录用日期:2024-09-30

      纸质出版日期:2024-12

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  • 王骥, 孙嘉毅, 方炜, 等. 基于深度强化学习的智能全向超表面辅助近场宽带通信系统波束赋形研究[J]. 信息与电子工程前沿(英文), 2024,25(12):1651-1663. DOI: 10.1631/FITEE.2400364.

    Ji WANG, Jiayi SUN, Wei FANG, et al. Deep reinforcement learning for near-field wideband beamforming in STAR-RIS networks[J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2024, 25(12): 1651-1663. DOI: 10.1631/FITEE.2400364.

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