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申请/专利权人：贵州师范学院

摘要：本发明公开了一种基于IRS和NS辅助的车辆数字孪生体更新方法，包括步骤：构建基于智能反射面和网络切片辅助的车辆数字孪生通信系统模型；根据车辆数字孪生通信系统模型，建立目标函数以最大化车辆数字孪生的长期效用；采用基于演员评论家框架的改进强化学习算法对目标函数进行求解，获得车辆级别资源分配策略、车辆切片级别资源分配策略以及智能反射面配置参数；基于获得的车辆级别资源分配策略、车辆切片级别资源分配策略以及智能反射面配置参数进行车辆数字孪生体更新。其显著效果是：能够有效改善车辆和VDT之间的信道条件，保证车辆数字孪生体更新时获得更好的传输性能。

主权项：1.一种基于IRS和NS辅助的车辆数字孪生体更新方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建基于智能反射面和网络切片辅助的车辆数字孪生通信系统模型；步骤2、根据车辆数字孪生通信系统模型，建立车辆级别资源分配、车辆切片级别资源分配以及智能反射面控制的目标函数以最大化车辆数字孪生的长期效用；步骤3、采用基于演员评论家框架的改进强化学习算法对目标函数进行求解，获得车辆级别资源分配策略、车辆切片级别资源分配策略以及智能反射面配置参数；所述基于演员评论家框架的改进强化学习算法求解目标函数的步骤如下：步骤3.1、基于目标函数，定义马尔科夫决策过程中状态、动作、奖励、状态转移矩阵、折扣因子；步骤3.2、建立基于演员评论家框架的求解模型；所述基于演员评论家框架的求解模型包括演员组件和评论家组件，其中：所述演员组件包括演员网络和非线性优化器；所述演员网络用于从数字孪生环境中获取每个车辆当前时间步的观测状态并生成每个车辆的第一动作；所述非线性优化器用于根据输入的第一动作对不同切片内的各车辆进行通信资源分配和计算资源分配，获得车辆级别资源分配策略，并生成第二动作；所述演员组件将第一动作和第二动作组成联合动作后在数字孪生环境中执行，并输出车辆切片级别资源分配策略与智能反射面配置参数；所述评论家组件用于对联合动作的执行情况进行评论，以指导所述演员组件的训练过程；步骤3.3、对所述基于演员评论家框架的求解模型进行训练；步骤3.4、在所述基于演员评论家框架的求解模型训练完成后获得最优的车辆级别资源分配策略、车辆切片级别资源分配策略以及智能反射面配置参数；步骤4、所述车辆数字孪生通信系统模型基于获得的车辆级别资源分配策略、车辆切片级别资源分配策略以及智能反射面配置参数进行车辆数字孪生体更新。

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