基于Qlearning强化学习的空天异构网络切换判决优化算法matlab仿真

✨1.前言

📡2.算法测试效果图预览

🔍3.算法运行软件版本

✅4.部分核心程序

🚀5.算法理论概述

[5.1 空天异构网络架构](#5.1 空天异构网络架构)

[5.2 综合评价参数体系](#5.2 综合评价参数体系)

[5.3 基于Q学习的切换判决优化算法原理](#5.3 基于Q学习的切换判决优化算法原理)

[5.4 奖励函数](#5.4 奖励函数)

[5.5 Q值更新](#5.5 Q值更新)

💡6.算法完整程序工程

✨1.前言

随着空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Network, SAGIN）的快速发展，小型空中飞行平台（如无人机UAV）在通信中继、应急救援、边缘计算等领域的应用日益广泛。空天异构无线网络融合了卫星网络、高空平台（HAP）、低空无人机网络和地面蜂窝网络等多种异构网络接入方式，为用户提供无缝覆盖和多样化的通信服务。然而，当小型空中飞行平台在复杂空天异构环境中高速移动时，频繁的网络切换问题成为制约服务质量（QoS）的关键瓶颈。

传统的切换判决算法（如基于信号强度的切换、基于滞后余量的切换等）通常仅依据当前时刻的单一网络指标进行决策，未能充分考虑下一时刻网络状态的动态变化、用户移动特征以及不同业务类型对传输质量的差异化需求。这种"短视"的决策机制容易导致乒乓切换、切换失败率高、切换阻塞等问题，严重影响用户体验。因此，研究一种能够综合考虑多维网络参数、具备前瞻性预测能力的智能切换判决算法，对于空天异构网络的实际部署具有重要的理论意义和工程价值。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的重要分支，特别适合解决序贯决策优化问题。其中，Q学习（Q-Learning）算法作为经典的无模型强化学习方法，无需事先建立环境模型，能够通过与环境的持续交互自主学习最优策略，非常适合应用于动态变化的空天异构网络切换场景。

📡2.算法测试效果图预览

🔍3.算法运行软件版本

matlab2024b

✅4.部分核心程序

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%网络与环境参数设置 ========================
numNetworks = 4;
networkNames = {'GEO卫星', 'LEO卫星', 'HAP高空平台', '地面基站'};
networkColors = [0.2 0.4 0.8; 0.1 0.7 0.3; 0.9 0.5 0.1; 0.8 0.1 0.2];

basePos = [0, 0; 30, 40; -20, 30; 15, -10];
coverRadius = [200; 80; 50; 15];

P_tx = [40, 35, 30, 43];
maxCapacity = [50, 100, 80, 200];
SINR_th = 5;
SINR_max = 35;
D_max = 500;
v_max = 120;
C_max = 100;

C_switch_matrix = [0, 3, 4, 5;
                   3, 0, 3, 4;
                   4, 3, 0, 2;
                   5, 4, 2, 0];


%Q学习参数设置 ========================
SINR_levels = 5;
speed_levels = 3;
congestion_levels = 3;

numStates = numNetworks * SINR_levels * speed_levels * congestion_levels;
numActions = numNetworks + 1;

alpha         = 0.05;
gamma_rl      = 0.9;
epsilon_0     = 1.0;
epsilon_min   = 0.01;
epsilon_decay = 0.998;

numEpisodes   = 1000;
maxSteps      = 300;

% AHP权重 (实时视频业务)
omega         = [0.25, 0.10, 0.15, 0.20, 0.15, 0.15];
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