一、基础问题：深度强化学习如何赋能6G波束优化？

在6G通信感知一体化（ISAC）系统中，波束优化需要同时满足通信速率、感知精度和能量效率等多目标约束，传统优化方法因依赖静态环境建模而难以应对动态信道变化。深度强化学习（DRL）通过智能体与环境的持续交互，能实时捕捉信道状态的非平稳特性，例如在毫米波频段中，DRL可动态调整波束的指向角度和宽度以补偿高频信号的高路径损耗。其核心思想是将波束优化转化为马尔可夫决策过程（MDP），其中状态空间包括信道增益、用户位置和干扰强度，动作空间为波束成形矩阵的相位加权参数，奖励函数则融合了通信SINR和感知CRLB（克拉美罗下界）的双重指标。

对比传统凸优化方法，DRL的优势体现在三个方面：

1. ??动态适应能力??：基于深度Q网络（DQN）的算法可在毫秒级时间内响应信道突变，例如在用户移动速度达3km/h的场景下，通过在线学习机制更新波束扫描策略；
2. ??非凸约束处理??：采用约束随机逐次凸逼近（CSSCA）方法，将非凸目标函数分解为可迭代求解的凸子问题，确保收敛至KKT点；
3. ??多目标协同优化??：通过设计复合奖励函数，同时优化频谱效率（如达到1.2Tbps/Hz）和能量效率（提升30%以上）。

二、场景问题：DRL波束优化在哪些6G场景中实现突破？

1. 太赫兹通信中的硅超表面波束成形

在6G太赫兹频段（0.1-10THz）中，硅基超表面通过调节相位分布实现波束动态聚焦。DRL在此场景中的应用分为三阶段：

• ??模型构建??：定义超表面单元相位调整范围为0-2π，状态空间包含用户空间分布和信道冲激响应；
• ??策略训练??：采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，在2000次训练周期内使波束增益提升12dB；
• ??实时控制??：如图3.5所示，DRL生成的相位轮廓可同时覆盖5个空间分离用户，误码率降低至10??以下。

2. 多用户动态环境下的初始接入优化

针对毫米波初始接入的波束扫描耗时问题，文献提出基于DRL的码本压缩方法：

• ??状态编码??：将256个波束码本映射为8维特征向量，降低动作空间维度；
• ??奖励机制??：引入时间衰减因子α=0.95，优先奖励早期成功接入的用户；
• ??性能验证??：在DeepMIMO数据集测试中，扫描时间从传统方法的48ms缩短至19ms，用户覆盖率保持98%。

3. RIS辅助的能效优化系统

可重构智能表面（RIS）与XL-MIMO的联合优化中，DRL实现三重突破：

• ??硬件协同设计??：构建三阶段网络架构（相移网络+波束成形网络+天线选择网络），总功耗降低23dBm；
• ??能效指标融合??：自定义损失函数整合EE（Energy Efficiency）和频谱效率，在1000天线配置下EE达到58.3bit/Joule；
• ??近场效应补偿??：通过电磁场模拟生成训练数据，解决近场传播引起的空间非平稳性问题。

三、解决方案：如何克服DRL波束优化的技术瓶颈？

1. 高维动作空间压缩技术

针对大规模天线阵列（如1024单元），采用以下策略降低计算复杂度：

• ??群稀疏正则化??：在代价函数中增加l?范数约束，关闭对系统贡献度低于阈值的天线；
• ??分层强化学习??：将波束优化分解为粗调（10°精度）和细调（1°精度）两级策略，训练时间减少40%。

2. 在线学习与迁移学习结合

为应对用户移动导致的分布偏移：

• ??增量训练机制??：保留5%的神经网络容量用于在线更新，支持每小时1次模型微调；
• ??跨场景迁移??：在QuaDriGa信道模拟器中预训练基础模型，迁移至实际环境时仅需20%新数据即可达到90%性能。

3. 能效与感知精度平衡策略

通过多目标优化框架实现性能折衷：

• ??帕累托前沿分析??：在CRLB（感知误差）与EE的二维空间中寻找最优解集；
• ??动态权重调整??：根据业务需求实时调节奖励函数中通信与感知的权重比，如在自动驾驶场景中将CRLB权重提高至70%。

四、未来演进方向

1. ??量子强化学习融合??：探索量子神经网络（QNN）在波束优化中的应用，解决传统DRL的局部最优问题；
2. ??边缘计算协同??：将策略网络部署在基站边缘服务器，实现10μs级决策延迟；
3. ??数字孪生验证平台??：构建包含10^6级信道样本的仿真环境，加速算法迭代周期。

深度强化学习正成为6G波束优化的核心技术范式，其在动态环境适应、多目标协同等方面的优势，将推动通信感知一体化系统向更高智能层级演进。