一种基于深度强化学习的IRS辅助SWIPT-D2D系统资源分配方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的IRS辅助SWIPT‑D2D系统资源分配方法。其步骤为：首先，根据系统的信道增益得到基站和每个接收用户(D2D Receiver，DR)的接收信号；其次，获得IRS上的反射系数和每个发射用户(D2D Transmitter，DT)的发射功率、时间切换因子，并得到DR的信息解码速率和收集的能量；满足蜂窝用户和D2D用户的信息传输速率约束条件下，构建了最大化系统能量采集优化模型；最后，利用基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法联合联合优化时间切换因子、IRS相移和D2D发射功率，最大化系统采集总能量。本发明提出的基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法，用DQN网络求解D2D发射功率和IRS相移，DDPG网络求解时间切换因子，将多余的射频信号转换为能量，减少了系统总能耗。

《一种基于深度强化学习的IRS辅助SWIPT-D2D系统资源分配方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022108769825，当前法律状态为已下证，由郑州大学提出申请，发明人为朱政宇;巩梦飞;鲍浩;郭凯旋;杨晨一;梁静;宋灿;孙钢灿;王忠勇;郝万明;侯庚旺，申请日期为2022-07-25，公开（公告）日期为2025-01-28，国际专利分类号（IPC）为 H04W 24/02 (2009.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的IRS辅助SWIPT‑D2D系统资源分配方法。其步骤为：首先，根据系统的信道增益得到基站和每个接收用户(D2D Receiver，DR)的接收信号；其次，获得IRS上的反射系数和每个发射用户(D2D Transmitter，DT)的发射功率、时间切换因子，并得到DR的信息解码速率和收集的能量；满足蜂窝用户和D2D用户的信息传输速率约束条件下，构建了最大化系统能量采集优化模型；最后，利用基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法联合联合优化时间切换因子、IRS相移和D2D发射功率，最大化系统采集总能量。本发明提出的基于深度强化学习的DQN‑DDPG算法，用DQN网络求解D2D发射功率和IRS相移，DDPG网络求解时间切换因子，将多余的射频信号转换为能量，减少了系统总能耗。

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