【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及c波段信号调制领域，具体是一种自适应c波段智能收发系统及方法。
技术介绍
1、c波段是指在3ghz到30ghz的频段范围内的无线通信频段，涵盖了微波和毫米波的部分频谱。在现代通信系统中，c波段被广泛用于各种应用，包括雷达、卫星通信、微波通信以及一些无线局域网(wireless lan，wlan)等。
2、随着通信技术的不断发展，人们对通信系统的要求也在不断提高。为了更好地适应动态、复杂的通信环境，智能收发系统的研究和应用逐渐成为热点领域。c波段的智能收发系统不仅需要考虑频谱效率、传输速率和功耗等传统指标，还需要更灵活、自适应的机制来适应不断变化的通信需求。
3、现有的c波段射频通信系统中，部分系统在应对动态和复杂的通信环境时缺乏足够的自适应性。智能调制选择、动态功率控制等方面的自适应性可能需要进一步改进，以适应快速变化的通信条件。
技术实现思路
1、本专利技术旨在克服现有系统中的不足，提高系统的自适应性、效率和性能。通过智能调制选择、动态功率控制等技术，系统能够更加智能地应对不同的通信场景，适应频谱变化，提供更灵活、高效的通信服务。同时，需要在系统设计中考虑实时性、安全性和隐私等方面的问题，以构建一套全面而可靠的自适应c波段智能收发系统。
2、其中，一种自适应c波段智能收发系统，包括射频前端模块，用于基于天线、射频前置放大器、混频器进行射频信号接收和发送；信号处理模块，用于对射频信号进行频率转换、滤波、放大、数字化；数字信号处理模块
3、状态空间和动作定义子单元，用于对系统的状态空间和动作空间进行定义；
4、强化学习模型子单元，用于通过训练和更新，模型根据环境反馈获取最优动作；
5、所述自适应算法单元包括：
6、动态功率调整子单元，用于通过信号强度和通信质量的反馈调整发射功率；
7、智能调制选择子单元，用于通过信道质量和噪声水平选择最优调制方式。
8、进一步的，所述动态功率调整子单元中，动态功率调整的方式具体为：
9、ptransmit＝ptarget+α·(snrtarget-snr)；
10、其中，所述ptransmit表示调整后的发射功率；所述ptarget表示目标发射功率；所述α表示调整因子，用于控制调整速度；所述snrtarget表示目标信噪比；所述snr表示当前信噪比。
11、进一步的，所述智能调制选择子单元中，通过信道质量和噪声水平选择最优调制方式具体为：通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式，其计算方式为：
12、modulation＝argmaxmodulation{b·log2(1+snrcffcctive)}；
13、其中，所述modulation表示选择调制的方式；所述snrcffctive表示考虑信道质量和噪声水平的有效信噪比。
14、进一步的，所述状态空间为环境中的多维度信息，至少包括信道状态、环境噪声、通信质量；所述动作空间包括系统参数的选择，至少包括不同调制方式和发射频率的组合。
15、进一步的，所述强化学习模型子单元中，采用dqn强化学习算法，学习状态到动作的映射，并制定奖励函数，通过reward＝w1·r-w2·p-w3·|snr-snrtarget|衡量系统在给定状态下采取特定动作的性能，其中，所述reward表示奖励函数；所述r表示数据传输速率；所述snrtarget表示功耗目标信噪比；所述w1、w2、w3分别表示数据传输速率、功耗和信噪比的权重参数。
16、一种自适应c波段智能收发方法，该系统基于上述任一项所述的一种自适应c波段智能收发系统来实现，包括以下步骤：
17、s1.基于天线、射频前置放大器、混频器进行射频信号接收和发送，并对射频信号进行频率转换、滤波、放大、数字化；
18、s2.建立dqn深度学习模型，并通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式；
19、s3.根据强化学习模型的输出，系统动态调整c波段的参数；
20、其中，所述步骤s2具体包括以下子步骤：
21、s201.对系统的状态空间和动作空间进行定义；
22、s202.使用dqn深度强化学习模型，根据当前状态选择最优的动作，即调制方式和发射功率的组合；
23、s203.设计奖励函数设计为最大化数据传输速率的同时，惩罚功耗和与目标信噪比的偏离；
24、s204.利用训练数据，通过神经网络的反向传播算法进行模型训练，并优化网络参数，使其能够更准确地预测在给定状态下选择最优动作；
25、s205.根据训练后的模型，在给定的状态下选择最优动作。
26、进一步的，所述状态空间为环境中的多维度信息，至少包括信道状态、环境噪声、通信质量；所述动作空间包括系统参数的选择，至少包括不同调制方式和发射频率的组合。
27、进一步的，所述步骤s3中，动态调整包括动态功率调整，其具体实现方法为：
28、ptransmit＝ptarget+α·(snrtarget-snr)；
29、其中，所述ptransmit表示调整后的发射功率；所述ptarget表示目标发射功率；所述α表示调整因子，用于控制调整速度；所述snrtarget表示目标信噪比；所述snr表示当前信噪比。
30、进一步的，所述步骤s3中，动态调整包括智能调制选择，具体为：通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式，其计算方式为：
31、modulation＝arg maxmodulation{b·log2(1+snrcffective)}；
32、其中，所述modulation表示选择调制的方式；所述snreffective表示考虑信道质量和噪声水平的有效信噪比。
33、进一步的，所述步骤s203中，奖励函数具体为：
34、reward＝w1·r-w2·p-w3·|snr-snrtarget|；
35、其中，所述reward表示奖励函数；所述r表示数据传输速率；所述snrtarget表示功耗目标信噪比；所述w1、w2、w3分别表示数据传输速率、功耗和信噪比的权重参数。
36、本专利技术的有益效果是：
37、本专利技术提出的强化学习作为一种能够自动学习并根据环境变化做出决策的方法，为c波段智能收发系统的优化提供了新的思路。通过引入智能算法，系统可以根据实时的通信环境，动态调整调制方式、功率控制等参数，以最大化数据传输速率、提高频谱效率，并同时满足通信质量和功耗的要求。
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1.一种自适应C波段智能收发系统，包括射频前端模块，用于基于天线、射频前置放大器、混频器进行射频信号接收和发送；信号处理模块，用于对射频信号进行频率转换、滤波、放大、数字化；数字信号处理模块，用于根据信号强度和通信质量，通过动态功率控制算法结合强化学习调整发射功率；其特征在于，所述数字信号处理模块包括强化学习单元和自适应算法单元，所述强化学习单元包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应C波段智能收发系统，其特征在于，所述动态功率调整子单元中，动态功率调整的方式具体为：
3.如权利要求1所述的一种自适应C波段智能收发系统，其特征在于，所述智能调制选择子单元中，通过信道质量和噪声水平选择最优调制方式具体为：通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式，其计算方式为：
4.如权利要求1所述的一种自适应C波段智能收发系统，其特征在于，所述状态空间为环境中的多维度信息，至少包括信道状态、环境噪声、通信质量；所述动作空间包括系统参数的选择，至少包括不同调制方式和发射频率的组合。
5.如权利要求1所述的一种自适应C波段智能收
6.一种自适应C波段智能收发方法，该系统基于权利要求1-5中任一项所述的一种自适应C波段智能收发系统来实现，其特征在于，包括以下步骤：
7.如权利要求6所述的一种自适应C波段智能收发方法，其特征在于，所述状态空间为环境中的多维度信息，至少包括信道状态、环境噪声、通信质量；所述动作空间包括系统参数的选择，至少包括不同调制方式和发射频率的组合。
8.如权利要求6所述的一种自适应C波段智能收发方法，其特征在于，所述步骤S3中，动态调整包括动态功率调整，其具体实现方法为：
9.如权利要求6所述的一种自适应C波段智能收发方法，其特征在于，所述步骤S3中，动态调整包括智能调制选择，具体为：通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式，其计算方式为：
10.如权利要求6所述的一种自适应C波段智能收发方法，其特征在于，所述步骤S203中，奖励函数具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种自适应c波段智能收发系统，包括射频前端模块，用于基于天线、射频前置放大器、混频器进行射频信号接收和发送；信号处理模块，用于对射频信号进行频率转换、滤波、放大、数字化；数字信号处理模块，用于根据信号强度和通信质量，通过动态功率控制算法结合强化学习调整发射功率；其特征在于，所述数字信号处理模块包括强化学习单元和自适应算法单元，所述强化学习单元包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应c波段智能收发系统，其特征在于，所述动态功率调整子单元中，动态功率调整的方式具体为：
3.如权利要求1所述的一种自适应c波段智能收发系统，其特征在于，所述智能调制选择子单元中，通过信道质量和噪声水平选择最优调制方式具体为：通过比较不同调制方式的预期信息传输速率，选择具有最大速率的调制方式，其计算方式为：
4.如权利要求1所述的一种自适应c波段智能收发系统，其特征在于，所述状态空间为环境中的多维度信息，至少包括信道状态、环境噪声、通信质量；所述动作空间包括系统参数的选择，至少包括不同调制方式和发射频率的组合。
5.如权利要求1所述的一种自适应c波段智能收发系统，其特征在于，所述强化学习模型子单元中，采用dqn强化学习算法，学习状态到动作的映射，并制定奖励函数，通过r...
【专利技术属性】
技术研发人员：张萌，宁国勇，何乐，陈自然，
申请(专利权)人：航天科工通信技术研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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