基于强化学习的自适应调制编码技术的研究

发布时间：2020-04-03 23:18

【摘要】：现代无线通信系统中,高数据速率和频谱利用率的传输系统一直是人们所提倡的,但是无线信道环境是时变和衰落的,高数据速率的信号在频率选择性衰落信道下极易产生码间干扰(ISI),影响系统整体传输性能。为了提高系统的吞吐量,在传输链路中设计自适应调制编码(AMC)。该技术是根据接收端反馈回来的信道状态信息(CSI)来动态的调整发送信号的调制编码方式(MCS),在传输速率和传输可靠性之间寻找平衡,以提高系统的吞吐量。但是,传统的AMC技术都是根据事先设定好调制编码方式(MCS)组合和接收端反馈回来的CSI计算出来的阈值来选择相应的调制编码方案。这种方法很大程度上取决于假设的信道模型,实际上由于信道不完全服从理想的分布、加性噪声也不全是高斯的以及放大器存在非线性效应等,传统的AMC算法往往难以满足误帧率(FER)要求。因此,我们提出了一种基于强化学习的自适应调制编码算法,它不依赖于完美的数学模型,能自主的在无线信道中交互学习,然后根据系统的实际误码率性能来确定信噪比与MCS之间的对应关系。同时,在强化学习的基础上引入了深度学习,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的MCS选择算法,该模型直接使用估计的信道值,而不是低维的信道质量指标(如信噪比),然后通过神经网络去学习到更加精准的CSI,有助于选择更加准确的调制编码方案。通过链路仿真分析结果得出,在放大器存在非线性失真、接收端SNR估计存在误差和信道存在较强的选择性衰落时,基于强化学习的AMC技术相比较于传统的查找表式的AMC技术都有更高的系统吞吐量,并且,基于强化学习的的AMC技术相比较于传统的查找表式AMC技术更具有泛化能力。
【图文】：

RA信道模型的散射函数

22图 3.3 TU 信道模型的散射函数M 技术DM 技术的发展及应用分复用（OFDM）技术的主要思想就是将高速率的串行数据通过频分复用传输。其最早是在二十世纪六十年代提出来的，但由于受限于当时的数字DM 技术并没有被广泛应用。七十年代，人们将离散傅里叶变换（DFT）应用解决了 OFDM 系统中调制解调等问题，，为 OFDM 的实用化奠定了基础。八术迎来新的里程碑，A.Peled 和 A.Ruiz 等人在 OFDM 系统中引入了循环前效的消除码间干扰[43]。近些年，OFDM 在数字移动通信领域中的应用得到
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN92

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本文编号：2613828