本发明涉及一种智能反射表面相位增强车联网通信的计算方法和装置，属于通信技术领域，本发明通过将车联网场景中IRS控制建模为马尔可夫过程(Markov decision process，MDP)，构建多智能体强化学习决策框架。通过适当的奖励设计使得优化IRS的相移矩阵成为一个协同决策问题，从而更加有效的利用资源。同时引入窃听模型，保证链路安全性的同时应用深度强化学习优化IRS相移矩阵。本发明避免依赖于系统的大量信道估计，实现了对IRS的高效控制，对IRS反射元件的相位进行确定，提升了无线通信的性能和可靠性，解决了获取信道状态信息开销大的问题。