自由空间光通信中基于Q学习算法的Raptor10码译码策略

为在保障自由空间光(FSO)通信质量的同时, 缩短传统的自动重传请求技术所需等待时间、减小缓存资源消耗, 并随信道的变化适配数字喷泉码冗余符号的数量, 提出一种基于Q学习算法的Raptor10码译码策略。该策略采用以减少冗余符号和降低误码率为联合回报目标的Q学习算法, 可对接收端所接收的Raptor10码冗余符号进行动态调整, 并且随着译码经验的不断累积可自动提升通信性能。仿真结果表明, 在弱、中、强3种湍流条件下, 与传统的采用固定冗余度Raptor10码译码策略和线性滤波调整算法相比, 所提方法可有效减少3%的平均冗余符号数量。