Q学习算法优化的Raptor10码解码策略在FSO通信中的应用

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"自由空间光通信中基于Q学习算法的Raptor10码译码策略是一种优化通信效率和质量的方法,旨在减少冗余符号数量、缩短自动重传请求的等待时间,并适应信道变化。该策略利用Q学习算法,以减少冗余符号和降低误码率作为联合目标,动态调整Raptor10码的译码过程,从而在通信过程中不断提升性能。通过与固定冗余度的Raptor10码译码策略和线性滤波调整算法比较,仿真结果显示,该方法在不同湍流条件下的平均冗余符号数量可以减少3%,提高了自由空间光通信的效率和可靠性。" 在自由空间光通信中,由于光信号受到大气湍流、大气吸收和散射等影响,通信质量容易受到影响。传统的自动重传请求(ARQ)技术虽然能确保通信的可靠性,但可能会增加延迟和缓存资源的消耗。为解决这些问题,本文提出了一种基于Q学习算法的Raptor10码译码策略。Raptor10码是信道编码的一种,具有优良的纠错能力和低复杂度,常用于实现无损数据传输。 Q学习是一种强化学习算法,它通过学习环境状态与动作之间的关系,来优化策略。在本研究中,Q学习算法被用来动态调整Raptor10码的冗余符号数量,以适应信道条件的变化。通过不断迭代和学习,算法可以逐渐优化译码策略,使得在保证通信质量的同时,减少不必要的冗余符号,从而缩短等待时间和减轻缓存负担。 实验结果表明,该策略在弱、中、强三种湍流环境下,相比于固定冗余度的Raptor10码译码策略和线性滤波调整方法,平均冗余符号数量减少了3%。这一改进意味着在相同条件下,通信效率得到提高,同时误码率也得到了控制,提升了自由空间光通信系统的整体性能。 基于Q学习的Raptor10码译码策略为自由空间光通信提供了一种智能和自适应的解决方案,它能够根据实际信道条件动态调整编码参数,降低通信系统的复杂性和资源消耗,同时保证了通信的可靠性和效率。这种方法对于未来高数据速率、低延迟的自由空间光通信系统具有重要的理论和实践意义。