CN116192227B 一种基于深度强化学习的卫星自适应编码调制方法 （南京大学）_第1页
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一种基于深度强化学习的卫星自适应编码一种基于深度强化学习的卫星自适应调制2端；通过神经网络方法来规避传统强化学习状态空间过大导致Q表中Q值的收敛困难的问34限性，根据Rajesh等人(RajeshMN,ShrishaBK,RaoN,etal.AnanalysisofBERcomparisonofvariousdigitalmodulationschemesusedforadaptivemodulation[C].2016IEEEInternationalConferenceonRecentTrendsinElectronics,了一种不依赖于固定信道模型的自适应编码调制方法。由强化学习智能体进行方案决策，[0005]本发明的目的是：提供了一种基于深度强化学习的卫星通信自适应调制编码方5[0006]本发明采用的技术方案为：一种基于深度强化学习的卫发送端。通过神经网络来规避传统强化学习状态空间过大导致Q表中Q值的收敛困难的问6制编码方法将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，运用强化学习中Q学习7的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求标准(DigitalVideoBroadcastingSecondgenerationframingstructure,channelcodingandmodulationsystemsforbroadcasting,interactiveservices,newsgatheringandotherbroadbandsatelliteapplications[J].FinalDraftETSIEN,滤波和正交调制就可以变为射频信号通过发射天线进8采用了深度强化学习的方法，规避了传统查找表方法中对信道状态区间粗略划分的缺陷，9

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