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🔥 内容介绍
随着物联网（IoT）技术的高速发展，海量终端设备的接入需求与日俱增，尤其在偏远地区、海洋、航空等传统地面网络覆盖不足的场景中，卫星地面中继网络成为关键支撑。然而，传统正交多址（OMA）技术因频谱资源分配固定、接入效率低，难以应对物联网终端 “海量、低功耗、广分布” 的接入特性，非正交多址（NOMA）技术虽通过信号叠加实现频谱复用，但随机接入过程中的干扰控制、资源分配优化仍是亟待解决的核心难题。在此背景下，Q-Learning 强化学习算法凭借其无模型、自适应决策的优势，为卫星地面中继网络的 NOMA 随机接入优化提供了创新解决方案。
一、物联网卫星地面中继网络的接入困境：从 OMA 到 NOMA 的挑战
在物联网卫星通信场景中，地面中继站作为卫星与终端设备的 “桥梁”，承担着海量终端的接入调度任务。传统 OMA 技术（如 FDMA、TDMA）通过将频谱资源划分为互不重叠的子信道分配给终端，虽能避免干扰，但存在两大核心问题：
- 频谱利用率低：物联网终端多为间歇性数据传输（如智能传感器、表计设备），固定子信道分配会导致大量资源闲置，频谱效率仅能达到 50% 以下；
- 接入延迟高：当终端数量激增时，OMA 的 “一对一” 资源分配模式会导致接入排队现象，延迟可高达数百毫秒，无法满足部分物联网应用（如工业控制、紧急救援）的实时性需求。
为突破 OMA 的局限，NOMA 技术通过 “功率域复用” 实现多终端共享同一时频资源 —— 不同终端根据信道条件分配不同发射功率，接收端通过 successive interference cancellation（SIC，串行干扰消除）技术分离信号。但 NOMA 随机接入在卫星地面中继网络中仍面临独特挑战：
- 干扰不确定性：卫星信道受雨衰、多普勒频移影响显著，终端与中继站间的信道质量动态变化，导致功率分配策略难以精准匹配，易引发同资源用户间的干扰；
- 接入决策盲目性：传统随机接入采用 “随机选择 - 冲突重传” 机制，当终端数量超过资源承载上限时，冲突概率骤升，重传次数增加，进一步加剧网络拥塞；
- 中继资源约束：地面中继站的计算、存储、功率资源有限，难以实时处理海量终端的接入请求与动态资源调整。
这些困境催生了智能接入算法的需求，而 Q-Learning 作为强化学习的经典算法，恰好能通过 “试错 - 学习” 机制，让网络自主优化接入决策，适配动态复杂的卫星通信环境。
二、Q-Learning 的核心逻辑：让网络 “自主学会” 最优接入策略
Q-Learning 是一种基于价值函数的无模型强化学习算法，其核心思想是通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互，学习 “状态（State）- 动作（Action）” 对应的最优价值（Q 值），最终实现长期收益最大化。在物联网卫星地面中继网络 NOMA 随机接入场景中，这一逻辑被巧妙转化为 “中继站 - 终端” 的接入决策优化过程，具体映射关系如下：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
s);
for(l=1:frames)
ThroughputFrame=zeros(1, runs);
SuccessTransmission=zeros(Devices, runs);
%Qtable
DeviceTransmitting=zeros(1, Devices);
%Q-learning Search
for(dd=1:Devices)
for(rr=1:runs)
QTableDevice=QTable(:,:,rr,dd);
maximum = max(max(QTableDevice));
[y,x]=find(QTableDevice==maximum);
if(length(x)>1)
randomChoice=randi(length(x));
ChannelChoosen(dd, rr)=y(randomChoice);
SlotChoosen(dd, rr)=x(randomChoice);
MaxQ(dd, rr)=maximum;
else
ChannelChoosen(dd, rr)=y;
SlotChoosen(dd, rr)=x;
MaxQ(dd, rr)=maximum;
end
end
end
Reward=-ones(Devices, runs);
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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