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交通强国,铁路先行。随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）、大数据等技术的不断发展,高速铁路运输正在逐渐向网络化、智能化、数字化演进。为了保障智能高铁顺利落实,铁路通信网络需要满足更高的标准。然而,高速铁路网络所固有的频繁切换、高动态及干扰等不稳定因素,严重降低了高速铁路网络服务质量（Quality of Service,Qo S）,影响了高速铁路通信系统数据传输的可信性,制约了高速铁路安全、可靠、高效运行。因此,提高高速铁路网络的弹性,减少由于高速铁路恶劣环境不稳定因素造成的车地通信Qo S下降,成为当前高速铁路网络亟待解决的关键问题。弹性是网络在恶劣环境和挑战性条件下正常运行的一个重要特性,并且Qo S在很大程度上依赖于网络的弹性。新兴的多路径传输控制协议（Multipath Transmission Control Protocol,MPTCP）和智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS）技术有助于增强高速铁路网络的弹性。借助于MPTCP,配置Wi Fi、第五代移动通信网络（5th Generation Mobile Networks,5G）等多接口的设备可以同时通过多条链路传输数据,进而提高高速铁路网络资源利用率和弹性。此外,RIS也可通过增加额外的反射传输链路来提高高速铁路网络的弹性。然而,由于高度动态的高速铁路网络频繁发生切换,现有MPTCP的拥塞控制机制不适用于高速铁路网络。另一方面,如何在时变的高速铁路网络中设计高效的RIS相移,以增强接收信号并减少干扰,也是一个重要但困难的问题。针对上述挑战,本文立足于在保证高速铁路网络弹性的基础上,开展了高速铁路环境下的MPTCP拥塞控制机制以及RIS研究,进而提高高速铁路传输速率,为智能高铁安全、可靠、高效运行提供技术支撑。主要创新性工作如下:1)针对采用“加性增,乘性减（Additive Increase Multiplicative Decrease,AIM-D）”机制的MPTCP不能正常处理非拥塞数据包丢失问题,提出了RVeno拥塞控制算法,其通过修改TCP Veno的AIMD策略来有效地耦合所有子流,从而可以评估数据包丢失原因（拥塞或非拥塞）,并根据丢包原因自适应地采取相应的拥塞窗口（Congestion Window,CWND）调整策略。最后,在NS3-DCE平台验证了RVeno的性能,测试结果表明,RVeno可在保证公平性的前提下,实现负载平衡,并且有效地提高了吞吐量。2)针对RVeno等基于规则的MPTCP拥塞控制策略难以快速适应高动态的高速铁路网络,提出了一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）的拥塞控制策略,即HSR-CC。具体而言,首先介绍了MPTCP赋能的铁路空地一体化网络（Space-Ground Integrated Network for Railway,SGIN-R）,以满足广覆盖、弹性等需求,然后提出了跨层信息,即参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power,RSRP）辅助的基于DRL的HSR-CC算法,从而可以快速适应高速铁路网络,并且缓解频繁切换导致的性能下降问题。最后,在NS3-DCE平台验证了HSR-CC算法的有效性。3)针对毫米波易遮挡特性,研究了RIS辅助的高速铁路毫米波网络,借助于RIS反射的传输链路来提高高速铁路网络弹性。为了缓解RIS硬件意外损坏导致的性能不稳定问题,以最大化频谱效率为目标,结合长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）和深度确定性策略（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）,提出了LSTM-DDPG框架来设计基站波束赋形和RIS相移。仿真结果表明,与基准算法相比,提出的LSTM-DDPG算法能以较低的运行时间获得更好的频谱效率,有助于在动态的高速铁路网络中实时决策。4)研究了在伴随外部干扰的RIS辅助高速铁路系统中如何提升传输速率。将RIS部署到列车顶部的移动中继（Mobile Relay,MR）附近,从而抑制来自外部干扰源的干扰。为了在单位模相移约束下最大化干扰受限的信道容量,构建了RIS相移优化问题。由于高速铁路信道的时变特性,采用基于传统优化的方法来设计高效率的相移很具有挑战性。因此,提出了一种基于DRL的方案来高效地设计RIS相移。具体而言,由于考虑的RIS辅助高速铁路系统中的相移变量是连续的,所以选择DDPG来开发算法。为了构造基于DDPG的算法,设计了状态空间、动作空间和奖励函数。状态空间由RIS辅助高速铁路的时变信息组成,动作空间包括相移,信道容量作为奖赏函数。然后,通过反复试验训练提出的DDPG算法,并且开展了数值评估实验来验证RIS辅助的高速铁路通信系统在外部干扰下的性能。仿真结果表明所提出的DDPG方案实现了比基准方案更高的容量。此外,详细阐述了所提出的DDPG方案与上边界之间的性能差距,其中上边界值是没有外部干扰的情况下取得的。结果表明,通过优化相移,RIS辅助高速铁路系统的容量将明显提高,并且随着RIS单元数的增加逐渐接近上限。