基于強化學習的自適應(yīng)編碼調(diào)制策略
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3918 K
標簽： 強化學習，6G，自適應(yīng)編碼調(diào)制，NTN
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文檔介紹：NTN（Non-Terrestrial Network）是面向衛(wèi)星通信和低空通信的重要應(yīng)用場景，標志著5G技術(shù)應(yīng)用從陸地通信走向了空間通信，可以預見衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將是未來6G通信網(wǎng)絡(luò)中重要組成。為了滿足衛(wèi)星通信質(zhì)量要求、最大程度地增大系統(tǒng)容量，需要應(yīng)用自適應(yīng)編碼調(diào)制技術(shù)根據(jù)信道狀態(tài)信息在不斷變化的通信環(huán)境下動態(tài)調(diào)整調(diào)制階數(shù)和編碼碼率。人工智能在解決衛(wèi)星高動態(tài)場景下信道條件快速變化所產(chǎn)生的問題具有明顯的潛力。采用基于強化學習的低軌衛(wèi)星自適應(yīng)編碼調(diào)制策略，解決了衛(wèi)星通信環(huán)境的變化造成的門限表與實際信道不匹配的問題，與傳統(tǒng)ARIMA （Autoregressive Integrated Moving Average）算法相比提升達到20%以上。
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