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公开(公告)号：CN116996147A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310871201.8
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B13/02 , H04L1/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的水声通信自适应调制方法及装置。所述方法包括：利用深度强化学习算法中的评估网络，基于通信系统所处环境的初始信道状态s求得各个动作对应的Q值，根据Q值选择动作a，基于仿真得到误码率，根据强化学习奖励函数计算奖励值r并获取新的信道状态s1，生成训练数据；进行Q网络训练，使用“预测Q值”和“目标Q值”以及样本数据中的奖励r根据更新公式来计算损失函数并更新评估网络参数；将训练好的Q网络模型应用于通信传输过程中，实现自适应调制模式。本发明将深度学习和强化学习结合起来，能有效降低水声通信中的误码率并提高信号的吞吐量，保证了水声通信时的稳定性和可靠性。
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