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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型和强化学习的上行卫星RSMA传输方法及系统，属于通信领域；本方法联合优化功率控制和波束赋形，构建最大化频谱效率的长期优化目标；并通过马尔可夫决策过程构造建立MDP模型以捕捉网络环境的动态性，引入生成扩散模型作为强化学习的连续策略，最后使用结合扩散模型的近端策略优化方法对优化问题进行求解；使得本发明能够在时变性较强的卫星网络场景中对用户发射端的功率进行控制，并对接收端进行波束成形，以提高总频谱效率。采用本方法有效解决了上行链路RSMA最大化传输速率的长期优化问题。
主权项：1.一种基于扩散模型和强化学习的上行卫星RSMA传输方法，其特征在于，包括：分析上行链路在速率分割模式下的信号特性，并对发射信号和接收信号进行建模；定义同一卫星覆盖范围内用户的流的解码顺序，同时得到最优解码顺序；基于最优解码顺序，通过分析卫星处解码到流的信干噪比以计算用户的频谱效率，基于频谱效率构建长期优化目标，并确定约束条件；基于马尔可夫决策过程构造MDP模型，捕捉上行链路功率控制和波束赋形的动态性；对扩散模型的前向过程和逆向过程进行描述，并根据逆向过程构建出连续动作空间的高斯策略分布；结合捕捉上行链路功率控制和波束赋形的动态性以及约束条件，采用近端策略优化方法对长期优化目标进行求解以最大化频谱效率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于扩散模型和强化学习的上行卫星RSMA传输方法及系统
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