[发明专利]一种基于合作抗干扰分层博弈模型的抗干扰学习方法有效
| 申请号： | 201810396863.3 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108616916B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 王金龙;陈瑾;张玉立;任国春;徐煜华;孔利君;李文 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;H04W52/24;H04W72/08;H04B17/391 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种合作抗干扰分层博弈模型及抗干扰学习算法。该模型为：将用户建模为领导者，干扰建模为跟随者，干扰始终以最大化降低系统的吞吐量为优化目标，用户利用抗干扰学习算法，不断调整抗干扰策略，最大化系统整体吞吐量。算法为：首先构建Stackelberg博弈模型，参与者是所有用户和干扰；所有用户随机生成初始的抗干扰策略，干扰根据用户的抗干扰策略进行干扰策略选择；然后用户随机选择一个抗干扰策略，计算相应的效用函数并比较，干扰随用户动作改变而更新干扰策略；循环迭代，直至所有用户抗干扰策略实现收敛或者达到设定的迭代次数；最后计算全网吞吐量和干扰效用函数。本发明利用用户间的合作关系，提升了系统抗干扰能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 合作 抗干扰 分层 博弈 模型 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种合作抗干扰分层博弈模型，其特征在于，将用户建模为领导者，干扰建模为跟随者，干扰始终以最大化降低多用户系统的吞吐量为优化目标，用户利用抗干扰学习算法，不断调整抗干扰策略，在干扰跟随用户的决策始终以最大化干扰效用为目标的前提下，最大化系统整体吞吐量。
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