用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法及系统

本申请是关于一种用于6G复杂与强遮挡环境的天线与RIS联合部署方法及系统，方法包括：构建6G复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型，将天线与RIS联合部署优化问题建模为以最大化上行吞吐量为目标的马尔可夫决策过程并定义；构建深度强化学习模型，并进行深度强化学习模型初始化；通过历史数据对深度强化学习模型进行训练，最大化上行吞吐量，迭代更新模型参数，得到训练后的天线与RIS部署策略；在6G复杂多径与强遮挡环境下的通信系统模型中验证训练后的天线与RIS部署策略，输出并应用最优天线与RIS的部署策略。能够避免计算代价高与易陷局部最优的问题，并且能够增强收敛速度、提高总奖励。