摘要：该文从物理层安全的角度出发研究了智能超表面(RIS)辅助的无人机(UAV)3D轨迹优化。具体地说,当RIS辅助的UAV向地面用户进行无线传输时,通过联合优化RIS相移和UAV的3D轨迹来最大化物理层安全速率。然而,由于目标函数是非凸的,传统的优化技术很难直接求解。深度强化学习能够处理无线通信中动态复杂的优化问题,该文基于强化学习双深度Q网络(DDQN)设计一种联合优化RIS相移和无人机3D轨迹算法,最大化可实现的平均安全速率。仿真结果表明,所设计的RIS辅助UAV通信优化算法可以获得比固定飞行高度的连续凸逼近算法(SCA)、随机相移下的RIS算法和没有RIS的算法有更高的安全速率。

摘要：在分布式智能反射面(RIS)辅助多用户毫米波(mmWave)系统中,利用深度强化学习(DRL)理论学习并调整基站发射波束赋形矩阵和RIS相位偏转矩阵,联合优化发射波束赋形和相位偏转,实现加权和速率最大化。即在离散动作空间中,设计了功率码本与相位码本,提出了用深度Q网络(DQN)算法进行优化发射波束赋形与RIS相位偏转矩阵;在连续动作空间中,采用双延迟策略梯度(TD3)算法进行优化发射波束赋形与RIS相位偏转矩阵。仿真分析比较了在不同码本比特数下离散动作空间和连续动作空间下系统的加权和速率。与传统的凸优化算法以及迫零波束赋形随机相位偏转算法进行了对比,强化学习算法的和速率性能有明显提升,连续的TD3算法的和速率超过凸优化算法23.89%,在码本比特数目为4时,离散的DQN算法性能也优于传统的凸优化算法。

摘要：针对智能超表面(RIS)辅助双功能雷达与通信(DFRC)系统的隐蔽传输问题,提出多策略交替优化(MSAO)算法.在隐蔽约束、雷达恒模约束和总功率约束的条件下,通过联合设计通信波束赋形向量、雷达信号协方差矩阵和RIS相位偏转矩阵,最大化合法用户Bob的隐蔽通信速率和目标探测功率,实现隐蔽通信和雷达感知功能的折中.在完美Willie信道状态信息和不完美Willie信道状态信息场景下,仿真结果表明,相对于传统单连接RIS和没有部署RIS系统,采用广义全连接模式部署RIS可以更好地传输波束方向图,提高Bob隐蔽通信速率上限,扩大可实现速率的范围,实现通信和感知功能更大的自由度.

摘要：非正交多址多小区无线通信系统存在严重的小区内用户间干扰和小区间干扰,而功率分配方案可以有效解决这个问题。本文基于深度强化学习理论提出了一种确定性策略梯度的功率分配算法(简称PPA-DDPG),可以通过调整多小区基站的发射功率实现多小区蜂窝网络的和速率最大化。首先建立一个多小区NOMA蜂窝网络功率分配优化模型,然后基于DDPG算法来设计多小区NOMA蜂窝网络通信的功率分配优化方案,从而实现系统用户和速率最大化。仿真结果表明,相较基于DDPG的传统正交多址系统,PPA-DDPG算法的平均和速率提高了34.2%;与分数阶编程算法和加权均方误差算法相比,PPA-DDPG算法在平均和速率上也分别提高了14.7%和21.3%。

摘要：主要对邯郸钢铁集团有限责任公司薄板坯连铸连轧水处理的工艺、设备和供配电操作系统等设计做了介绍。

摘要：CDIO代表构思(Conceive)、设计(Design)、实现(Implement)和运作(Operate),是一种新型工程教育模式。基于CDIO教育理念,本文主要从教学大纲、理论教学、实验教学和学生考核方式等方面论述电子信息科学与技术专业通信工程技术方向的课程教学实践。几年的教学实践证明了应用该教育理念进行通信工程课程教学有一定的效果。