本文针对无人机安全通信场景中的轨迹与功率联合优化问题，提出了一种基于深度监督学习的求解框架。在该场景中，一架固定高度飞行的无人机需在给定起点和终点之间规划水平轨迹，并动态调整发射功率，以在满足最大速度约束的前提下最大化飞行全程的平均保密速率。由于该优化问题具有非凸、高维和约束耦合的特点，本文未直接求解，而是采用数据驱动的监督学习方法：通过利用贝塞尔曲线、正弦谐波扰动、窃听者避让、合法者吸引等规则生

可重构智能表面（RIS）凭借其可编程调控无线信号传播的能力，被认为是第六代（6G）移动通信系统的关键技术之一。本文针对RIS辅助的多用户下行MISO系统，研究基站发射波束赋形矩阵与RIS相位偏移矩阵的联合设计问题，目标是在发射功率和单位模约束下最大化系统总速率。提出一种基于深度强化学习（DRL）的求解框架。将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，通过试错交互

可见光通信（Visible Light Communication, VLC）利用LED灯同时实现照明和数据传输，近年来在室内定位、物联网、短距离无线通信等领域备受关注。本文通过MATLAB完整仿真了一个典型的室内VLC系统，涵盖房间几何建模、朗伯辐射信道计算、接收功率分布可视化等核心环节。所有代码均已注释并提供清晰的图形输出，适合初学者快速上手，也便于研究者调整参数进行扩展分析。

摘要：低密度奇偶校验（LDPC）码是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组码，借助置信传播等迭代译码算法，能够在逼近香农极限的同时保持较低的译码复杂度，已广泛应用于现代数字通信系统。然而，传统 LDPC 译码算法通常假设信道为无记忆随机错误模型，对突发错误较为敏感，突发错误会严重削弱其纠错性能。为此，在 LDPC 编码系统中引入交织技术，将突发错误打散为随机独立错误，是充分发挥 LDPC 码性能的关键手段

  作为深度学习的小白，最近在学习陈云大佬的《深度学习框架，pytorch入门与实践》一书，刚刚看完pytorch基础知识，苦于命令大多无法记住，特此想通过此项目加深对pytorch的理解，。本文和接下来系列文章均参考于陈云大佬的书籍和以下两篇大佬的博客：PyTorch 入门实战（五）——2013kaggle比赛 猫狗大战的实现，Pytorch实现猫狗大战（二）。如果侵权，本人一定立刻删除。...

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本文参考自：woodbury matrix identityhttp://en.wikipedia.org/wiki/Woodbury_matrix_identityThe Woodbury matrix identity is:这里假设A是n×n可逆矩阵,U,C,V分别为n×k,k×k,k×n矩阵。(A+UCV)−1=A−1−A−1U(C−1+VA−1U)−1VA−1{(A + UCV)^...

参考于：Step-By-Step Tutorial极简Qlearning教程假设有这样的大房间，有门表示相互连通，将房间表示为点，连通关系表示为线，则上图可以建模为：假设有个机器人处在任意某一个房间，它的最终目标是走到房间5。为了表示能走到房间5，我们在能直接到达房间5的边权重设为100，其他不能到达的边设为0，不存在的边设为-1（比如0和2之间不在直达路径）。则该问题就抽象为：在...

gym常用环境：gym常用的研究问题打开CartPole-v1，查看其源代码如图所示：可以在描述行中看到，该环境有4个观测值，分别是车的位置，车速，杆的角度，杆的偏转速度。2个动作分别为车向左和右走。...

信道容量所谓信道容量，是指信道能无差错的传输信息的最大信息速率，从信息论的角度，信道容量定义为：C=max⁡f(x) I(x,y)C=\underset{f(x)}{\mathop{\max }}\,I(x,y)C=f(x)max​I(x,y)      其中I(x,y)I(x,y)I(x,y)是随机变量x和y的互信息，f(x)是x...