q-learning自适应调制matlab代码

Q-learning是一种强化学习算法，用于在不完全的信息下做出最优决策。自适应调制是一种调制方式，其中调制参数根据信道的变化进行自适应调整。下面是一个基于Q-learning的自适应调制的Matlab代码示例：

clear all;
close all;
clc;

%% 初始化
M = 16; % 调制阶数
EbNodB_vec = 0:2:20; % 信噪比范围
trials = 10000; % 实验次数
reps = 10; % 重复次数
alpha = 0.5; % 学习速率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % ε-greedy策略参数
Q = zeros(M,M); % Q表
ber = zeros(length(EbNodB_vec),reps); % BER统计

%% 训练
for r = 1:reps
    for i = 1:length(EbNodB_vec)
        EbNodB = EbNodB_vec(i);
        noiseVar = 1/(10^(EbNodB/10));
        for t = 1:trials
            % 随机选择一个调制符号
            s = randi(M);
            % 生成调制信号
            x = qammod(s,M);
            % 加噪声
            y = x + sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(x)) + 1i*randn(size(x)));
            % 探索-开发策略
            if rand < epsilon
                % 探索，随机选择一个调制符号
                sp = randi(M);
            else
                % 开发，选择Q值最大的调制符号
                [~,sp] = max(Q(s,:));
            end
            % 计算误码率
            ber(i,r) = ber(i,r) + (s ~= sp)/trials;
            % 更新Q表
            Q(s,sp) = (1-alpha)*Q(s,sp) + alpha*(1-gamma)*max(Q(sp,:)) + alpha*gamma*(s == sp);
        end
    end
end

%% 绘图
figure;
semilogy(EbNodB_vec,mean(ber,2),'-o','LineWidth',2);
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('BER');
title('Q-learning自适应调制');
grid on;

在这个例子中，我们使用Q-learning算法来学习在不同信噪比下选择最优调制符号。在每个实验中，我们随机选择一个调制符号，并根据当前的Q表计算出最优的下一个调制符号。我们使用ε-greedy策略来探索和开发。在每个实验中，我们计算误码率，并根据Q-learning算法更新Q表。最后，我们绘制BER曲线来展示Q-learning自适应调制的性能。