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摘要
NTN(Non-Terrestrial Network)是面向卫星通信和低空通信的重要应用场景，标志着5G技术应用从陆地通信走向了空间通信，可以预见卫星网络将是未来6G通信网络中重要组成。为了满足卫星通信质量要求、最大程度地增大系统容量，需要应用自适应编码调制技术根据信道状态信息在不断变化的通信环境下动态调整调制阶数和编码码率。人工智能在解决卫星高动态场景下信道条件快速变化所产生的问题具有明显的潜力。采用基于强化学习的低轨卫星自适应编码调制策略，解决了卫星通信环境的变化造成的门限表与实际信道不匹配的问题，与传统ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)算法相比提升达到20%以上。
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单位中国空间技术研究院; 北京邮电大学
