Q-学习自适应OFDM调制提升矿井通信效率

本篇论文主要探讨了在矿井无线通信环境中，如何应用强化学习算法解决传统自适应OFDM（正交频分复用）调制技术的不足。针对传统方法存在的问题，即固定信噪比门限可能导致在复杂矿井信道中误码率高和通信吞吐量低，研究者提出了一个基于Q-学习算法的自适应OFDM调制策略。 Q-学习是一种强化学习算法，它适用于动态环境中的决策优化，无需完整模型，仅依赖于尝试与错误的学习过程。在这个矿井自适应OFDM系统中，发送端的小车装载有传感器，能在狭长巷道中移动，通过与无线信道的交互，发送端运用Q-学习算法来更新状态-动作值函数。这个函数反映了每个状态下采取不同调制方式可能带来的长期回报，帮助小车选择最有利于降低误码率和提升数据传输效率的动作。 与基于SARSA算法（另一种强化学习算法）和固定信噪比门限的自适应OFDM系统进行了对比实验。结果表明，当矿井小车处于匀速行驶或速度变化的状态下，基于Q-学习的系统能够显著降低误码率，平均误码率为1.1×10^-1，相比于其他方法，显示出更好的性能。这种自适应策略能更有效地应对矿井信道的不确定性，提高了系统的稳定性和效率。 此外，论文详细地展示了Q-学习算法在选择调制方式时的决策过程，包括如何在不断试错中逼近最优策略，以及如何在不同通信条件（如速度变化）下调整策略。同时，文章还讨论了与SARSA算法的比较，突出了Q-学习算法在实时性和效率方面的优势。 这篇论文的核心贡献在于将Q-学习算法应用于矿井无线通信的自适应OFDM调制，展示了其在复杂环境下的优越性能，对于优化矿井通信系统的可靠性和效率具有重要的理论价值和实践意义。