关键词:
强化学习模型
短波通信
多径时延
信道参数估计
信道衰减系数
摘要:
短波信号在电离层和地面之间多次反射、折射,形成大量传播路径不同的信号分量,这些多径信号在接收端相互叠加,导致多径时延特征提取效果较差,降低了多径时延信道估计的可靠性。因此,提出基于强化学习的短波通信多径时延信道估计方法。通过嵌入探测信号识别传输路径,并设置静默缓冲区以避免信号干扰。在已确定的路径上,提取多径时延特征,考虑幅度衰减效应进行修正。采用强化学习模型,定义替代目标函数指导更新,预处理多径时延特征输入网络,通过迭代训练优化多径时延特征,实现对短波通信多径时延信道的精准估计。实验结果表明,设计方法相较于现有方法,在信噪比为15dB时误码率下降了42.8%,在信噪比为50dB时均方误差MSE低至0.010,证明其具有卓越的跟踪与适应能力。