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2.部分仿真图预览
3.算法概述
太赫兹频段（0.1 - 10THz）拥有丰富的频谱资源和高速的数据传输能力，在未来无线通信、雷达探测等领域展现出巨大的应用潜力。然而，太赫兹信道存在路径损耗大、分子吸收强、多径衰落严重等问题，使得太赫兹信道信号的检测与识别面临挑战。传统的信号检测与识别方法往往依赖于先验知识和特定的信号模型，在复杂多变的太赫兹信道环境中性能受限。强化学习作为一种智能决策方法，通过智能体与环境进行交互，不断尝试不同的动作以最大化累积奖励，能够自适应地学习最优策略。
4.部分源码
.....................................................
snrRanges = [1:1:25]; % 信噪比范围(dB)
fc = 0.3e12; % 载波频率300GHz
fs = 1e12; % 采样率1THz
% 生成发送信号
........................
% 通过太赫兹信道
........................
% 特征提取和状态获取
........................
% ε-greedy动作选择
........................
% 计算奖励
........................
% Q-table更新
Q(state, action) = Q(state, action) + alpha*(reward + gamma*max(Q(state, :)) - Q(state, action));
figure;
plot(snrRanges,movmean(mean(accuracy,2), 5),'-b<',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.4,0.8,0.3]);
xlabel('SNR');
ylabel('识别率');
grid on;
%结果可视化
figure;
plot(Rwd1,'LineWidth',2)
hold on
title('训练过程奖励变化');
xlabel('训练回合数');
ylabel('平均奖励');
grid on;
0Z_018m
---
