摘要：本文介绍了一种基于Q-Learning算法的水下无人航行器(AUV)路径规划方法。通过MATLAB仿真展示了20×20网格环境中的避障效果，详细说明了算法参数设置（学习率0.1、折扣因子0.99等）。文章阐述了强化学习的核心理论，重点分析了Q-Learning的状态-动作价值函数更新机制和ε-贪婪策略，并给出了完整的算法伪代码。该方法不需要精确环境模型，能自适应动态变化的水下环境，为解决AU

本文提出了一种基于FPGA的16QAM通信链路实现方案，系统包含完整的调制解调模块。采用217卷积编码和维特比译码实现差错控制，通过16QAM映射/逆映射完成信号调制，并实现了上/下变频处理。系统创新性地设计了基于PN导频和CORDIC算法的频偏锁定模块，以及基于相关峰的定时点提取和帧同步机制。Verilog核心接口模块实现了信号处理全流程，包括卷积编码、16QAM调制、频偏补偿、解调译码等功能。

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.verilog核心程序4.完整FPGADA算法的主要特点是，巧妙地利用查找表将固定系数的MAC运算转化为查表操作，其运算速度不随系数和输入数据位数的增加而降低，而且相对直接实现乘法器而言，在硬件规模上得到了极大的改善。对于FIR（有限长单位冲激响应）滤波器，其基本结构是一个分节的延时线，每一节的输出加权累加，得到滤波器的输出。其输出y就是输入x和系数h的内积：将

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.verilog核心程序4.完整FPGA数字下变频中的低通滤波器是由多级抽取滤波器组实现的。信号的同相分量和正交分量再分别经由积分梳状滤波器(CIC)、半带滤波器(HB)和有限长单位脉冲响应(FIR)滤波器构成的多级抽取滤波器组进行滤波和降采样处理，再将产生的正交基带信号I (n)、Q (n)送到通用DSP处理器，进行信号识别、解调等基带信号处理。这三个滤波器在结

由仿真结果可以看出：信道时间相关性随着时间间隔的增大而减小，同一个天线间隔下，宏小区与微小区的间相关性相同，因为这两种场景的AOA产生方法相同，也反映出该信道模型不够准确。它考虑了多种传播场景，如微小区、宏小区、室内环境等，通过一系列参数来表征信道的多径特性、衰落特性及空间、时间、频率的相关性。：在SCME中，频率相关性通过更加精确的功率延迟谱（Power Delay Profile, PDP）来

上述简化了频偏估计和补偿的实际操作，真实的深度学习模型可能会更复杂，并且会考虑到噪声、多径效应等因素的影响。此外，实际应用中可能会利用卷积神经网络结合循环神经网络（RNN）或是长短时记忆网络（LSTM）等架构，以捕捉信号的时间动态特性。在通信系统中，载波频率偏差（频偏）会导致接收信号与本地参考载波之间的相位差变化，严重影响调制信号的正确解调。对于16-QAM这类高级调制方案而言，频偏补偿至关重要。

本文介绍了基于FPGA的8PSK+卷积编码Viterbi译码通信系统开发，包含帧同步、高斯信道和误码统计功能。系统采用8PSK调制方式，通过卷积编码和维特比译码实现前向纠错，支持SNR参数设置。文章详细阐述了8PSK调制原理、帧同步机制和卷积编码算法，提供了Verilog程序接口和开发板移植方法。硬件测试在vivado2022.2环境下完成，通过ila模块实现了在线数据采集和SNR设置功能。系统包

本文介绍了一种基于FPGA实现的完整DQPSK通信链路系统。该系统包含DQPSK调制解调、217卷积编码/维特比译码、AWGN信道、误码统计等模块，并实现了频偏锁定、帧同步和定时点提取等关键技术。文章详细阐述了系统各模块的理论基础，包括卷积编码原理、差分QPSK映射、上下变频技术、基于PN导频的频偏估计、相关峰定时提取算法等。硬件测试结果表明，系统在SNR为15dB和8dB时均能稳定工作。同时提供

本文介绍了一种基于FPGA的完整QPSK通信链路实现方案，包含卷积编码、维特比译码、QPSK调制解调、频偏补偿、帧同步和误码统计等功能模块。系统采用(2,1,7)卷积编码和维特比译码提高纠错能力，通过QPSK调制实现高效传输，并创新性地加入了基于PN序列和CORDIC算法的频偏估计补偿模块。硬件实现采用Verilog语言，提供完整的接口定义。仿真测试表明系统在不同信噪比下均能实现可靠通信，误码率性

因此，在预测控制中，通过输出的测量值与模型的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到更为准确的将来输出的预测值。本文中，系统的状态量包括电机的位置、速度和电流，控制量为电机的电压指令，约束条件包括电机电压的最大值和最小值，电流的最大值和最小值，优化目标为使电机转动到指定位置和速度。根据被控对象和需要预测的状态选择合适的预测模型。预测模型是模型预测控制的基础