一种基于物理知情强化学习的海上ISAC波束赋形方法及装置

本申请公开了一种基于物理知情强化学习的海上ISAC波束赋形方法及装置，该方法包括：对海上ISAC信道系统进行电波传播仿真，结合蒸发波导大气折射与海面粗糙散射机理提取角度衰落物理先验；将其与稀疏导频观测、环境信息融合生成低维系统级状态向量，进而定义状态空间，构建包含通信波束赋形、感知波束赋形与URIS反射相移的连续动作空间，定义奖励函数，以训练TD3强化学习智能体，输入实时低维系统级状态向量，输出原始联合优化动作，对其进行解码、物理映射、波束功率归一化，用最大发射功率约束，得到通信波束赋形矩阵、感知波束赋形向量及URIS反射相移对角矩阵。解决了URIS辅助ISAC的通感资源联合优化在非平稳信道面临精度、实时性与鲁棒性难以兼顾的问题。