短波频段动态分配算法：基于Q学习的频谱资源优化

短波通信因抗毁性强、覆盖范围广，在应急通信、远程测控等领域占据不可替代的地位。但传统静态频谱分配模式难以适配电离层波动、用户需求动态变化等复杂场景，导致频谱利用率不足30%，干扰冲突频发。动态频谱分配（DSA）技术通过实时调整频谱使用权限，成为突破瓶颈的关键，而强化学习中的Q学习算法凭借无模型自适应能力，为DSA优化提供了高效解决方案。

Q学习是一种基于试错的强化学习方法，核心逻辑是智能体通过与环境交互，学习状态-动作对的价值（Q值），逐步收敛到最优策略。在短波频段分配场景中：

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• 状态空间定义为当前可用频段集合、各频段信噪比（SNR）、干扰水平及用户业务优先级；
• 动作空间包括选择特定频段、调整发射功率或切换信道；
• 奖励函数设计为“频谱利用率提升值 - 干扰惩罚系数×干扰强度”，确保决策兼顾效率与稳定性。

智能体通过迭代更新Q表（状态-动作价值矩阵）优化决策：每次选择动作后，根据环境反馈的奖励值，利用贝尔曼方程更新Q值，逐步提升策略的最优性。相较于传统贪心算法，Q学习能有效应对短波信道的时变特性（如电离层闪烁导致的信道质量突变），实现动态环境下的频谱资源最优配置。根据ln575.cn发布的短波通信频谱优化数据集显示，该算法在多用户竞争场景下，频谱利用率较静态分配提升35%，干扰概率降低28%，显著提升了通信系统的稳定性。

针对状态空间维度较高导致的“维度灾难”问题，可结合深度Q网络（DQN），利用神经网络近似Q函数，降低计算复杂度并提升泛化能力。未来，将Q学习与边缘计算、区块链技术融合，有望进一步增强频谱分配的安全性与实时性，为短波通信的智能化发展注入新活力。

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该算法不仅为短波频谱资源优化提供了新范式，也为其他无线通信场景的动态资源分配提供了参考，具有重要的理论与应用价值。