用Q-learning算法通信自适应调制,不同调制方式为动作，不同状态为信噪比，吞吐量为奖励matlab代码实现

以下是用Q-learning算法实现通信自适应调制的matlab代码：

% 定义不同调制方式为动作
actions = [1 2 4 8]; % BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM

% 定义不同状态为信噪比
states = linspace(-10, 20, 100); % 信噪比范围为-10dB到20dB，共100个状态

% 初始化Q矩阵，每个状态对应每个动作的Q值
Q = zeros(length(states), length(actions));

% 设置训练参数
alpha = 0.1; % 学习率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % ε-greedy策略中的ε值
num_episodes = 1000; % 训练轮数

% 定义通信系统模型
h = 1; % 信道增益
N0 = 1; % 噪声功率
M = 10000; % 发送符号数
SNR = 10.^(states/10); % 信噪比转换为线性值

% 开始训练
for episode = 1:num_episodes
    % 初始化当前状态和累计奖励
    s = 1; % 初始状态为第一个信噪比值
    total_reward = 0;
    
    for i = 1:M
        % ε-greedy策略选择动作
        if rand() < epsilon
            a = randi(length(actions));
        else
            [~, a] = max(Q(s,:));
        end
        
        % 计算当前动作的奖励
        x = randi([0 1], 1, log2(actions(a))); % 随机生成发送符号
        y = h*sqrt(SNR(s))*x + sqrt(N0/2)*randn(size(x)); % 添加高斯噪声
        r = sum(x.*conj(y))/length(x); % 计算吞吐量
        
        % 更新Q值
        s_next = s + 1; % 下一个状态为当前状态的下一个状态
        [~, a_max] = max(Q(s_next,:)); % 下一个状态中Q值最大的动作
        Q(s,a) = Q(s,a) + alpha*(r + gamma*Q(s_next,a_max) - Q(s,a));
        
        % 更新当前状态和累计奖励
        s = s_next;
        total_reward = total_reward + r;
    end
    
    % 输出每轮训练的平均累计奖励
    avg_reward = total_reward/M;
    fprintf('Episode %d, Average Reward: %f\n', episode, avg_reward);
end

% 测试通信系统性能
s_test = 50; % 选择一个测试状态
SNR_test = SNR(s_test);
x_test = randi([0 1], 1, log2(actions(end)));
y_test = h*sqrt(SNR_test)*x_test + sqrt(N0/2)*randn(size(x_test));
r_test = sum(x_test.*conj(y_test))/length(x_test);
[~, a_test] = max(Q(s_test,:)); % 在测试状态中选择Q值最大的动作
fprintf('SNR: %f dB, Modulation: %d-QAM, Throughput: %f\n', states(s_test), actions(a_test), r_test);

注：上述代码中用到的Q-learning算法是基于表格的，适用于状态和动作数较少的情况。对于状态和动作数较多的情况，可以考虑使用基于函数逼近的Q-learning算法，如Deep Q-Network (DQN)。