【摘要】：現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中,高數(shù)據(jù)速率和頻譜利用率的傳輸系統(tǒng)一直是人們所提倡的,但是無線信道環(huán)境是時變和衰落的,高數(shù)據(jù)速率的信號在頻率選擇性衰落信道下極易產(chǎn)生碼間干擾(ISI),影響系統(tǒng)整體傳輸性能。為了提高系統(tǒng)的吞吐量,在傳輸鏈路中設計自適應調(diào)制編碼(AMC)。該技術(shù)是根據(jù)接收端反饋回來的信道狀態(tài)信息(CSI)來動態(tài)的調(diào)整發(fā)送信號的調(diào)制編碼方式(MCS),在傳輸速率和傳輸可靠性之間尋找平衡,以提高系統(tǒng)的吞吐量。但是,傳統(tǒng)的AMC技術(shù)都是根據(jù)事先設定好調(diào)制編碼方式(MCS)組合和接收端反饋回來的CSI計算出來的閾值來選擇相應的調(diào)制編碼方案。這種方法很大程度上取決于假設的信道模型,實際上由于信道不完全服從理想的分布、加性噪聲也不全是高斯的以及放大器存在非線性效應等,傳統(tǒng)的AMC算法往往難以滿足誤幀率(FER)要求。因此,我們提出了一種基于強化學習的自適應調(diào)制編碼算法,它不依賴于完美的數(shù)學模型,能自主的在無線信道中交互學習,然后根據(jù)系統(tǒng)的實際誤碼率性能來確定信噪比與MCS之間的對應關(guān)系。同時,在強化學習的基礎上引入了深度學習,提出了一種基于深度Q網(wǎng)絡(DQN)的MCS選擇算法,該模型直接使用估計的信道值,而不是低維的信道質(zhì)量指標(如信噪比),然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡去學習到更加精準的CSI,有助于選擇更加準確的調(diào)制編碼方案。通過鏈路仿真分析結(jié)果得出,在放大器存在非線性失真、接收端SNR估計存在誤差和信道存在較強的選擇性衰落時,基于強化學習的AMC技術(shù)相比較于傳統(tǒng)的查找表式的AMC技術(shù)都有更高的系統(tǒng)吞吐量,并且,基于強化學習的的AMC技術(shù)相比較于傳統(tǒng)的查找表式AMC技術(shù)更具有泛化能力。
【圖文】：

RA信道模型的散射函數(shù)

22圖 3.3 TU 信道模型的散射函數(shù)M 技術(shù)DM 技術(shù)的發(fā)展及應用分復用（OFDM）技術(shù)的主要思想就是將高速率的串行數(shù)據(jù)通過頻分復用傳輸。其最早是在二十世紀六十年代提出來的，但由于受限于當時的數(shù)字DM 技術(shù)并沒有被廣泛應用。七十年代，人們將離散傅里葉變換（DFT）應用解決了 OFDM 系統(tǒng)中調(diào)制解調(diào)等問題，，為 OFDM 的實用化奠定了基礎。八術(shù)迎來新的里程碑，A.Peled 和 A.Ruiz 等人在 OFDM 系統(tǒng)中引入了循環(huán)前效的消除碼間干擾[43]。近些年，OFDM 在數(shù)字移動通信領域中的應用得到
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN92

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本文編號：2613828