针对传统多用户毫米波中继系统波束赋形方案计算复杂度高的问题，提出一种基于深度学习（DL）的奇异值分解（SVD）方法来设计混合波束赋形，以优化发送端、中继端和接收端波束赋形器。首先，利用DL方法设计发送端、中继端的波束赋形矩阵最大化可实现的频谱效率；然后，设计中继端、接收端的频带波束赋形矩阵以最大化等效信道增益；最后，在接收端设计最小均方误差（MMSE）滤波器消除用户间干扰。理论分析和仿真结果表明，基于DL的混合波束赋形方法相较于交替最大化（AltMax）与传统SVD 方法 在高维信道矩阵和较多的用户情况下，计算复杂度分别降低了12.5%和23.44%；在已知信道状态信息（CSI）的情况下，频谱效率分别提高了2.277%和21.335%，在非完美CSI情况下，频谱效率分别提高了11.452%和43.375%。

无人机（UAV）灵活机动、易于部署，可以辅助移动边缘计算（MEC）帮助无线系统提高覆盖范围和通信质量，但UAV辅助MEC系统研究中存在计算延迟需求和资源管理等挑战。针对UAV为地面多个终端设备提供辅助计算服务的时延问题，提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的时延最小化任务卸载算法（TD3-TOADM）。首先，将优化问题建模为在能量约束下的最小化最大计算时延的问题；其次，通过TD3-TOADM联合优化终端设备调度、UAV轨迹和任务卸载比来最小化最大计算时延。仿真实验分析结果表明，与分别基于演员-评论家（AC）、深度Q网络（DQN）以及深度确定性策略梯度（DDPG）的任务卸载算法相比，TD3-TOADM得到的计算时延减小了8.2%以上。可见TD3-TOADM能获得低时延的最优卸载策略，具有较好的收敛性和鲁棒性。