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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115802379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211347278.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法是由高昂;孙新顺;段渭军设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法，获取基站和每个智能反射面的初始环境参数，初始环境参数包括基站的初始主动波束成形向量和每个智能反射面的初始相移矩阵；以每个主用户的频谱效率最大构建通信系统的优化问题并求解，得到基站的最终主动波束成形向量和每个智能反射面的最终相移矩阵；以最终主动波束成形向量替代初始主动波束成形向量、最终相移矩阵替代初始相移矩阵进行数据传输；本发明使智能反射面得到了充分的利用，在保障主用户通信质量的情况下有效抑制了窃听者的接收功率。

本发明授权一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式强化学习的智能反射面通信方法，其特征在于，应用于通信系统中，所述通信系统的基站和若干个智能反射面，还包括若干个主用户和若干个窃听者，所述主用户和窃听者均与基站无线连接、或通过智能反射面与基站无线连接；该方法包括以下步骤： 获取基站和每个智能反射面的初始环境参数，所述初始环境参数包括所述基站的初始主动波束成形向量和每个所述智能反射面的初始相移矩阵； 以每个所述主用户的频谱效率最大构建通信系统的优化问题并求解，得到所述基站的最终主动波束成形向量和每个所述智能反射面的最终相移矩阵； 以所述最终主动波束成形向量替代所述初始主动波束成形向量、最终相移矩阵替代所述初始相移矩阵进行数据传输； 所述优化问题为： ， 其中，为基站对第k个主用户的主动波束成形向量，第i个智能反射面的相移矩阵，K为主用户数量，第k个用户的信噪比，为第g个智能反射面中第M个反射单元的相移，为基站的最大发射功率，为第e个窃听者的接收功率，为窃听者的接收功率上界，E为窃听者的数量； 采用多智能体确定性策略深度梯度MADDPG模型求解所述优化问题； 所述多智能体确定性策略深度梯度MADDPG模型的奖励函数为： ， 其中，为奖励值，为调节参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。