近日，蘭州理工大學計算機與通信學院無線資源分配創新研究團隊在中科院最新升級版一區計算機科學類TOP期刊《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》（IF = 5.7）發表了題為“Multiobjective Optimization of Wireless Powered Communication Networks Assisted by Intelligent Reflecting Surface Based on Multiagent Reinforcement Learning”的研究論文（DOI: 10.1109/TAP.2024.3370195）。該論文以蘭州理工大學為第一單位和通訊單位，在導師薛建彬教授指導下主要由博士研究生關向瑞完成。
基于物聯網的無線供電通信網絡（WPCN）研究有助于實現能量受限的物聯網設備的能量自我可持續。但在能量和信息傳輸過程中產生的雙重損耗導致網絡性能不高，限制了其在未來高頻無線通信環境中的應用。在此，針對WPCN中遠距離物聯網設備的低質量通信問題，該論文提出一種智能反射表面（IRS）輔助的WPCN多目標優化方法，在模型建立過程中考慮信道估計時間、設備發射功率、波束成形、IRS相移矩陣等因素的影響，并通過合理的優化設計，提高了能量和信息傳輸效率，從而實現了吞吐量與剩余能量的整體提升。該研究為IRS輔助的WPCN多目標優化奠定了理論基礎，具有廣泛的應用前景。
上述工作得到甘肅省重點研發計劃項目支持。（撰稿：薛建彬）
