Q-learning算法实现nakagami信道下的自适应调制matlab代码

以下是一个简单的Q-learning算法实现nakagami信道下的自适应调制的Matlab代码示例：

% Q-learning算法实现nakagami信道下的自适应调制

clear all
close all
clc

% 初始化Q表和参数
M = 4; % 调制阶数
N = 1000; % Q表大小
Q = zeros(N,M); % Q表
gamma = 0.95; % 折扣因子
alpha = 0.1; % 学习率
epsilon = 0.1; % 探索率
T = 10000; % 发送的总符号数
SNRdB = 10; % 信噪比(dB)

% 生成数据
data = randi([0 M-1],1,T);

% 信道模型
h = sqrt(1/2)*(randn(1,T)+1i*randn(1,T)); % naka信道
n = sqrt(1/(2*10^(SNRdB/10)))*(randn(1,T)+1i*randn(1,T)); % 加性高斯白噪声
r = h.*qammod(data,M)+n; % 接收信号

% Q-learning算法
for t=1:T
    % 选择动作
    if rand < epsilon
        % 探索
        action = randi([0 M-1],1);
    else
        % 利用Q表
        [~,action] = max(Q(getstate(r(t)),:));
        action = action-1;
    end
    
    % 计算奖励
    reward = abs(r(t)-h(t)*qammod(action,M))^2;
    
    % 更新Q表
    Q(getstate(r(t)),action+1) = (1-alpha)*Q(getstate(r(t)),action+1) + alpha*(reward+gamma*max(Q(getstate(r(t+1)),:)));
end

% 选取最佳动作
for t=1:T
    [~,action] = max(Q(getstate(r(t)),:));
    action = action-1;
    out(t) = action;
end

% 计算误码率
ber = sum(out~=data)/T;
disp(['误码率为：',num2str(ber)]);

% 状态函数
function s = getstate(x)
    s = ceil(abs(x)/0.1);
    if s > 1000
        s = 1000;
    end
end

该代码使用Q-learning算法实现了nakagami信道下的自适应调制。其中，Q表的大小为1000x4，状态函数将接收信号的幅度分成1000个区间，每个区间代表一个状态。Q-learning算法根据当前状态选择动作，并根据奖励更新Q表。最后，选取Q表中最大的值作为输出，计算误码率。