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申请/专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司

摘要：本申请涉及一种面向空中网络与地面网络频谱共享的动态波束成形方法。该方法包括：根据各地面基站在各时隙对应的多个训练数据集，并根据各训练数据集对各地面基站对应的初始化策略网络模型进行训练，直到达到训练收敛条件，得到各地面基站的最优策略网络模型，将各地面基站在当前时隙的状态输入至各最优策略网络模型中，得到各地面基站在当前时隙的最优动作，根据各地面基站在当前时隙的最优动作，确定各地面基站在当前时隙的波束成形向量。采用上述方法可以通过一套深度强化学习算法获取空中网络与地面网络共同覆盖的目标范围内各地面基站在当前时隙的波束成形向量，该过程所需的数据量较少，从而降低了获取各地面基站的波束成形向量的复杂度。

主权项：1.一种面向空中网络与地面网络频谱共享的动态波束成形方法，其特征在于，所述方法包括：S1、将目标范围内至少一个地面基站在多个时隙的状态输入至初始化策略网络模型中，得到各所述地面基站在各所述时隙的动作，并执行各所述地面基站在各所述时隙的动作，获取各所述地面基站在各所述时隙的奖励和成本；所述目标范围为空中网络与地面网络共同覆盖的区域；S2、根据各所述地面基站在各所述时隙的状态、各所述时隙的下一时隙的状态、各所述时隙的奖励以及各所述下一时隙的奖励优势函数，确定各所述时隙的奖励优势函数；并根据各所述时隙的奖励优势函数、各所述时隙的奖励价值网络模型和各所述时隙的状态，确定各所述时隙的奖励价值的目标；S3、根据各所述地面基站在各所述时隙的状态、各所述时隙的下一时隙的状态、各所述时隙的成本以及各所述下一时隙的成本优势函数，确定各所述时隙的成本优势函数；并根据各所述时隙的成本优势函数、各所述时隙的成本价值网络和各所述时隙的状态，确定各所述时隙的成本价值的目标；S4、根据各所述地面基站在各所述时隙的状态、动作、奖励优势函数、成本优势函数、奖励价值的目标和成本价值的目标得到多个训练数据集，并根据各所述训练数据集对各所述地面基站对应的初始化策略网络模型进行训练，直到达到训练收敛条件，得到各所述地面基站的最优策略网络模型；S5、将各所述地面基站在当前时隙的状态输入至各所述最优策略网络模型中，得到各所述地面基站在所述当前时隙的最优动作；所述最优动作是以最大化累计折扣奖励的期望值和累计折扣成本的期望值小于等于第一预设阈值为目标获取的；S6、根据各所述地面基站在所述当前时隙的最优动作，确定各所述地面基站在所述当前时隙的波束成形向量。

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