近日，由我室朱秋明教授、仲伟志副教授、林志鹏副研究员、万诗晴同学、何艺同学、靳昊文同学以及刘响同学共同撰写的论文《基于深度强化学习的可重构智能超表面辅助无人机通信联合波束成形与轨迹优化》获评《电波科学学报》2024年度优秀论文。据悉，《电波科学学报》2024 年获评优秀论文仅6篇，获评率不足 3%。
针对可重构智能超表面 (reconfigurable intelligent surface, RIS) 辅助无人机(unmanned aerial vehicle, UAV) 通信中的相移矩阵和 UAV 轨迹设计高度耦合所带来的运算复杂度较高的问题，该论文面向 RIS 辅助UAV 通信服务多用户场景，提出采用一种基于双深度确定性策略梯度框架的优化方法。该方法利用两个深度确定性策略梯度框架分别解耦 UAV 轨迹和波束成形两个子问题，并通过在奖励函数中添加与 UAV 能耗相关的惩罚项，实现系统频谱效率和能源效率的联合优化。数值仿真结果证明，联合优化 UAV 轨迹和波束成形向量能够有效提升系统性能，恰当的奖励函数设计能够有效指导智能体在动态无线环境中学习到正确的 UAV 轨迹与波束成形策略。该联合优化方法和基础方法相比实现了至少 12% 的频谱效率提升和 24% 的能源效率提升。
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原文引用：万诗晴，仲伟志，何艺，靳昊文，刘响，朱秋明，林志鹏，基于深度强化学习的可重构智能超表面辅助无人机通信联合波束成形与轨迹优化，电波科学学报[J]. 2024, 39(4): 721-731.