多强化学习算法驱动的BATS码批构造策略比较研究

Abstract

针对无线多跳网络中BATS码存在的批构造效率低、动态适应性差等问题，本文提出分层强化学习优化框架。通过Tanner图拓扑预训练生成均匀覆盖的批构造策略，设计混合BP-灭活解码算法降低30\%计算复杂度。实验表明：Rainbow-DQN在稳定网络中解码成功率提升25%，PPO在时变信道下性能波动降低40%，DDPG在边缘设备实现15ms级低延迟推理。本方案在NS-3仿真中达到90.1%的传输可靠性，为5G/6G网络提供高效工程实现路径。