近日，计算机与通信学院无线资源分配创新研究团队在中科院最新升级版一区计算机科学类TOP期刊《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》（IF = 5.7）发表了题为“Multiobjective Optimization of Wireless Powered Communication Networks Assisted by Intelligent Reflecting Surface Based on Multiagent Reinforcement Learning”的研究论文（DOI: 10.1109/TAP.2024.3370195）。该论文以兰州理工大学为第一单位和通讯单位，在导师薛建彬教授指导下主要由博士研究生关向瑞完成。
基于物联网的无线供电通信网络（WPCN）研究有助于实现能量受限的物联网设备的能量自我可持续。但在能量和信息传输过程中产生的双重损耗导致网络性能不高，限制了其在未来高频无线通信环境中的应用。在此，针对WPCN中远距离物联网设备的低质量通信问题，该论文提出一种智能反射表面（IRS）辅助的WPCN多目标优化方法，在模型建立过程中考虑信道估计时间、设备发射功率、波束成形、IRS相移矩阵等因素的影响，并通过合理的优化设计，提高了能量和信息传输效率，从而实现了吞吐量与剩余能量的整体提升。该研究为IRS辅助的WPCN多目标优化奠定了理论基础，具有广泛的应用前景。
上述工作得到甘肃省重点研发计划项目支持。
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