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