Q-learning算法在nakagami通信系统自适应调制matlab代码

Q-learning是一种强化学习算法，用于寻找最优策略。在nakagami通信系统中，我们可以使用Q-learning算法来自适应调制方案。

以下是一个简单的MATLAB代码实现：

clc;
clear all;
close all;

% 系统参数设置
N = 10000;                   % 总的迭代次数
SNR = 10;                    % 信噪比
M = 4;                       % 调制阶数
alpha = [0.5, 1, 2];         % Nakagami-m 分布参数
gamma = 0.9;                 % 折扣因子
epsilon = 0.1;               % ε-贪心策略中的ε值
action_num = M;              % 动作的数量，等于调制阶数

% Q-learning算法初始化
Q = zeros(action_num, action_num, action_num);
state = zeros(1,3);
action = 0;
reward = 0;

% 迭代过程
for i = 1:N
    % 状态更新
    state(1) = randi([1 3]);
    state(2) = randi([1 3]);
    state(3) = randi([1 3]);
    
    % 选择动作，ε-贪心策略
    if rand < epsilon
        action = randi([1 action_num]);
    else
        [~, action] = max(Q(state(1), state(2), state(3), :));
    end
    
    % 获取奖励
    [~, ber] = nakagami_modulation(SNR, M, alpha(state(1)), alpha(state(2)), alpha(state(3)), action);
    reward = -log10(ber);
    
    % 更新Q值
    [~, next_action] = max(Q(state(1), state(2), state(3), :));
    Q(state(1), state(2), state(3), action) = Q(state(1), state(2), state(3), action) + gamma * (reward + max(Q(state(1), state(2), state(3), :)) - Q(state(1), state(2), state(3), action));
end

% Nakagami-m 调制函数
function [modSignal, ber] = nakagami_modulation(SNR, M, alpha1, alpha2, alpha3, action)
    % 生成调制信号
    switch action
        case 1
            modSignal = qammod(randi([0 M-1], 1, 1024), M, 'gray');
        case 2
            modSignal = pammod(randi([0 M-1], 1, 1024), M, 0, 'gray');
        case 3
            modSignal = pskmod(randi([0 M-1], 1, 1024), M, pi/M, 'gray');
        case 4
            modSignal = fdsmod(randi([0 M-1], 1, 1024), M, 'gray');
    end
    
    % 加入信噪比为SNR的高斯白噪声
    rxSignal = awgn(modSignal, SNR, 'measured');
    
    % 解调信号
    switch action
        case 1
            rxSignalDemod = qamdemod(rxSignal, M, 'gray');
        case 2
            rxSignalDemod = pamdemod(rxSignal, M, 0, 'gray');
        case 3
            rxSignalDemod = pskdemod(rxSignal, M, pi/M, 'gray');
        case 4
            rxSignalDemod = fdsdemod(rxSignal, M, 'gray');
    end
    
    % 计算误码率
    ber = biterr(randi([0 M-1], 1, 1024), rxSignalDemod)/1024;
end

在代码中，我们使用了`qammod`、`pammod`、`pskmod`和`fdsmod`函数生成不同的调制信号，使用`awgn`函数添加高斯白噪声，使用`qamdemod`、`pamdemod`、`pskdemod`和`fdsdemod`函数解调信号，并使用`biterr`函数计算误码率。Q-learning算法的过程按照标准的流程进行，其中状态由三个随机生成的Nakagami-m分布参数组成，动作有四种选择（QAM、PAM、PSK和FDS），奖励为-10log10(误码率)。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的场景和需求进行修改和优化。