基于强化学习的水声通信自适应调制算法研究

发布时间：2021-06-23 23:25

　　水声信道的背景噪声大、多径效应明显、传输时延大等特点,严重影响水声通信质量。自适应调制是提高水声通信质量的重要技术,在传统自适应调制系统中,由于水声信道的时延特性导致接收端经反馈信道反馈给发射端的信道状态信息过时,使发射端自适调制不准确,影响系统的性能。针对这一问题,本文研究在时延时变水声信道中,用强化学习技术优化传统自适应调制系统,提高通信传输质量。本文提出两种基于强化学习的水声通信自适应调制算法,提高自适应调制模式选择准确性,进而提高通信系统的传输性能。首先,对水声信道传输特性进行了详细研究,分析了影响水声通信传输质量的多种因素,建立了水声信道模型,并对信道进行了仿真。其次,在传统水声自适应调制系统的基础上引入强化学习技术,构建了基于强化学习的水声通信自适应调制系统,对比了强化学习中典型的几种算法。最后,利用Q-learning算法和SARSA算法提高自适应调制准确性。将自适应通信参数映射到强化学习算法,通过强化学习算法学习水声信道的变化,并进行行为策略的选择,根据信道的变化,进行智能决策,择优选出适应当前信道的最佳调制模式,以改善系统的传输误码和通信吞吐量。搭建仿真系统,将Q-l... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文研究工作流程图

西安科技大学硕士学位论文14图2.4距离海面1000m处的声信号传输轨迹图号对总体信号的强弱影响微乎其微，因此在这里只选用有限条轨迹来进行仿真。2.1.4海洋内部噪声影响声信号在水中传播的另一因素是水下环境噪声，是水声通信主要的背景干扰，水下环境多变，形成噪声的原因也十分复杂，噪声的形式不仅与海域所在的位置、通信时的天气情况有关，还与通信时使用的载波频率取值有着很大的关系，这些因素都将影响着通信接收端的接收信噪比、通信作用距离以及通信信号质量的可靠性等。在选择各项参数时也需要十分注意，需要考虑所选参数对通信系统带来的影响，常用的关键参数如发送功率和工作频率等。海洋中生物活动频繁，产生噪声的原因有很多，噪声可分为海洋环境噪声和特定噪声，在海洋的深处更容易产生海洋环境噪声，海水的湍流、海风产生的波浪、自然的降雨、海上行船运输以及热噪声等多种形式共同形成海洋的环境噪声，除了这些以外，当海洋中的大量生物同时活动时、当冰川融化产生的声音等等，这些都会给声音信号传播时的通信质量带来影响，在实际研究中，通常需要把这些不同的噪声进行分类计算，用不同的方法表示出不同情况下的噪声，有一种得到大家认可的模型，可以专门用来表征海洋中产生的的噪声影响，如公式(2.6)所示。(1/2)10log()1730log10log()4020(0.5)26log60log(0.03)10log()507.520log40log(0.4)10log()1520logtswthNffNfsffNfwffNff(2.6)

2水声信道分析与建模23图2.8收发端相距1000m处归一化冲激响应时延/ms时间/s051015202530350601201800.511.522.533.544.55x10-3图2.9时延-强度图图2.9给出了180s时间十条多径数下传播时延以及强度，图中越明亮的部分说明该时刻的接收信号的幅度值越大，冲激响应效果越明显。横轴代表每条径的时延，根据表2.3中的数据参数，编写信道仿真程序，建立时变水声信道模型，仿真水声通信环境，由于水声信道状态时刻发生着变化，信道增益计算公式如(2.19)式所示。0.380.40.420.440.460.480.50.520.540.5600.050.10.150.20.250.30.35相对时延/s归一化幅度距发射机1000m处归一化冲激响应


本文编号：3245864