水声通信中基于MAB的链路自适应传输

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随着环境监测、矿产开发勘探、海洋生态系统调查等水下工程领域技术的快速发展,人们对水声通信质量的需求日益提升。与此同时,水下环境的复杂多变给传统的水声通信技术带来了诸多挑战。本课题研究水声通信中的链路自适应传输问题,为了克服水声通信面临的严峻挑战,考虑将机器学习中的多臂老虎机(Multi-armed Bandit,MAB)技术应用到水声通信中。主要贡献如下:(1)考虑随机MAB算法及其衍生算法尚无统一叙述模型的情况,本文通过理论分析和数值仿真的方法,对各种算法的特点和性能进行了详细分析和比较,为求解链路自适应传输问题提供理论依据;通过数值仿真结果表明在已知奖励的先验分布的情况下,汤普森采样(Thompson Sampling)算法具有最佳的性能。(2)考虑水声通信中尚无统一信道模型的情况,本文列举了三种代表性较强的信道模型作为参考,并总结出链路平均吞吐量与传输频率和码片速率之间具有单峰结构特性,为链路自适应传输问题提供模型依据。(3)针对水声通信中的链路自适应传输问题,本文通过结合水声通信信道模型和MAB技术的特点,提出了一种基于目标函数单峰结构特性的汤普森采样(Unimodal Objective Thompson Sampling,UOTS)算法,将链路的传输频率和码片速率作为选择的动作空间,平均吞吐量作为奖励,有效降低了算法的探索时间,并提高了算法收敛速度。遗憾上界证明和仿真结果验证了 UOTS算法的优越性,并表明UOTS算法的性能不会随着动作空间的变大而收敛速度变慢,因此具有很好的实际应用价值和鲁棒性。
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