Q学习算法优化的Raptor10码解码策略在FSO通信中的应用

"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。