[发明专利]一种基于强化学习的不完全信息智能抗干扰方法有效
| 申请号： | 201811051896.0 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109274456B | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 黎伟;王军;李黎;党泽;王杨 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04K3/00 | 分类号： | H04K3/00;H04B17/345;H04B17/391 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于强化学习的不完全信息智能抗干扰方法。本发明首先根据干扰源数量和无线信道模型构造干扰环境模型；根据合法用户通信质量指标构造效用函数，并把该效用函数作为学习中的回报；将不同时隙采样的频谱信息构建成频谱时隙矩阵，用该矩阵描述干扰环境状态。环境状态通过由卷积层、激活函数、池化等组成的卷积神经网络输出对应状态的抗干扰策略。合法用户通过对不同子信道上发射功率的调整和信道选择实现智能抗干扰策略调整。卷积神经网络输出的抗干扰策略通过环境反馈计算回报值。回报值、环境状态和当前抗干扰策略构成经验组，存储在经验池中。抽取经验池中的经验组完成对卷积神经网络的训练和参数跟新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 不完全 信息 智能 抗干扰 方法 | ||
【主权项】：
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