[发明专利]一种基于改进的EXP3算法水下自适应OFDM通信方法

说明书

一种基于改进的EXP3算法水下自适应OFDM通信方法，基于MAB理论，建立自适应OFDM通信系统决策模型；运用正交试验方法，根据需调参数及其水平与数据传输速率的关系，选择正交表，完成正交试验；采用极差分析法处理数据，判断每个参数以及同一参数的不同水平对于数据传输速率的影响程度，删除部分不重要的水平，完成对参数组合的初筛；学习执行器根据评价器的建议随机选择调制参数，相应的回值将回馈至学习执行器与评价器，在评价器中进行回值估计和权重更新；评价器依照平衡“探索与利用”的原则更新策略选择概率函数；判断当前操作次数加1后是否超过预设的总操作次数，如果判定没超过则学习执行器继续做决策，否则结束算法，最终实现网络吞吐量的最大化。

技术领域

本发明涉及水声传感器智能感知技术领域，尤其是一种基于改进EXP3算法的水下自适应OFDM通信机制。

背景技术

水下自适应OFDM通信，旨在通过水下水声传感网络的通信与计算能力，根据水下信道环境变化，自适应调节载波选择、发射功率、编码及调制方式等发射参数，实现网络吞吐量的最大化。水下自适应OFDM通信技术可建立高效、稳定、畅通的通信链路，为海洋资源开发、水下探测预防、海军防卫等应用提供理论依据和技术支撑。增强学习理论近年来在无线通信网络层决策选择问题中得到了广泛的研究与应用，在决策问题中，多臂老虎机框架中的Exp3算法具有算法程序简洁、不依赖于任何分布、应用范围广的特点。在水声通信网络中，OFDM具有需调参数多，参数可调范围广的特点，可选择的调制参数组合的数量呈指数型增长。另外，相比于陆地环境，水下环境更加复杂包括窄带宽、快时变、严重的多径反射等。上述弱通信环境特征以及高复杂度的多参数联合优化特点，使得水下自适应OFDM通信成为一个挑战性的问题。

经对现有文献检索发现，中国专利申请号为CN201611105988.3，名称为“水声通信网络OFDM链路物理层与MAC层跨层通信方法”，该方法通过信道估计等技术获取信道信息，以有效信噪比(ESNR)准确反映信道情况，并据此自适应选择调制参数。然而，快变环境下的多普勒频移、长时延等因素导致信道估计性能下降，无法准确获得信道信息，从而影响调制参数选择的最优性，同时也降低了水下OFDM通信的自适应能力。

另外，中国专利申请号为CN201510638328.0，名称为“一种载波频率自适应水下通信方法及其装置”，该方法考虑到固定的载波频率限制了的水声通信网络吞吐量的优化，提出一种载波频率值可根据工作距离进行调整的自适应水下通信方法，以适应复杂多变的水声通道特性。但是该方法未考虑前向纠错编码等参数对系统性能的影响，缺乏对于水声OFDM系统高效多参数联合调解方法的相关研究。

发明内容

本发明目的在于提供一种不依赖完美信道信息、可对抗强时变性水声信道的、低复杂度、高效多参数联合调节的基于改进的EXP3算法水下自适应OFDM通信方法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明所述方法包括以下步骤：

步骤1，确定水声通信链路中需要调配的参数及每个参数的可配置数值(记为水平)，参数包括编码方式、调制方式、子载波数量；基于多臂老虎机理论建立自适应OFDM通信系统决策模型，利用增强学习机制代替传统自适应OFDM通信中的接收机信道状态反馈过程；

步骤2，运用正交试验方法，根据步骤1中确定的需调参数、每个参数的可配置数值与数据传输速率的关系，选择正交表，确定正交试验方案；对采样调制参数组合进行数次重复试验，收集试验数据，取平均值，通过计算获得每组试验参数下的数据传输速率；

步骤3，用极差分析法处理在步骤2中获得的每组试验参数下的数据传输速率，以判断每个参数以及同一参数的不同水平对于网络吞吐量的影响程度，并据此删除部分不重要的水平，完成对参数组合的初筛；

步骤4，学习执行器根据评价器的建议随机选择即将传输的数据包的调制参数，相应的回值将回馈至学习执行器与评价器，并在评价器中进行回值估计和权重更新；