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申请/专利权人：北京天坦智能科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种可重构智能表面辅助的非正交多址网络资源分配方法。首先建立用户与基站间的信道模型，然后利用长短期记忆算法、基于K均值的高斯混合模型算法和基于深度Q网络的算法来分别预测用户的移动性、用户聚类以及联合确定相移矩阵和功率分配策略，最后优化该网络下最优资源分配策略。本发明提供了一种新颖的动态环境下的可重构智能表面辅助的多输入单输出非正交多址网络资源分配方法，具有良好的应用价值。

主权项：1.一种可重构智能表面辅助的非正交多址网络资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立通信用户与基站间的信道模型；所述信道模型包括一个N天线基站、L个移动用户以及一个拥有K个反射元素的可重构智能表面；所述N天线基站与移动用户之间的直接通信链路被阻挡，只能通过可重构反射表面建立通信链路，并且L个移动用户将被分成M个类；分别定义N天线基站到可重构智能表面及可重构智能表面到第m个类中第l个移动用户的信道为G∈CK×N和H表示共轭；此外，对于可重构智能表面，其反射系数矩阵可以表示为其中βk和θk分别表示第k个元素的振幅和相位，则第m个类中第l个移动用户接收到的信号为： 其中nm,l表示零均值和方差为δ2的加性高斯白噪声，ωm和xm是第m个类的波束成形和传输符号；假设第m个类中第li和lj个移动用户，其解码顺序满足则第li和lj个用户的信号与干扰噪声比分别表示为： 其中，和分别表示第m个类中剩下用户、第个移动用户的信息符号和第li个移动用户的信息符号；那么，其相应接收到的通信速率可以通过香农公式R＝log21+τ计算可得，τ表示信噪比；资源分配策略的优化表示为最大化所有用户在T＝{t0,t1,…,tn}时间段内的总通信速率；步骤二：利用长短期记忆算法、K均值的高斯混合模型算法和基于深度Q网络的算法来分别预测移动用户的移动性、移动用户聚类以及联合确定相移矩阵和功率分配策略；采用接受-拒绝抽样方法，随机为L个移动用户产生一组初始位置根据长短期记忆算法可以预测t1到tn各个时刻的位置，可表示为在每个时刻，再调用基于K均值的高斯混合模型算法进行聚类；基于第m个类，K均值的高斯混合模型算法中的模型系数和可以表示为： 其中，hl、和μm分别表示第l个移动用户的信道、第m个类中第l个用户位置对应高斯分布的评估系数的期望值以及第m个类对应高斯分布的均值；最后，根据聚类结果，设定N天线基站为代理，定义状态空间、动作空间和奖励分别为当前时刻相位、可调整的相位以及相邻时刻的所有用户总通信速率的差值；步骤三：在步骤二的基础上，优化该深度Q网络下最优资源分配策略；当神经网络经过训练达到收敛，即可输出最优的资源分配策略。

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