[发明专利]基于深度强化学习的宽带抗干扰系统及抗干扰方法

摘要

一种基于深度强化学习的宽带抗干扰系统及抗干扰方法，其考虑一组发射机和接收机对为一个通信用户，当用户进行通信时，多个干扰机对用户进行恶意干扰，用户利用频谱感知信息智能地从宽频段选择通信频率，上述用户决策过程建模为一个马尔可夫决策过程，优化用户频率决策来最大化用户吞吐量。算法为：设计了分层深度强化学习算法，然后根据频段决策控制二维窗，选取对应频段的频谱瀑布图，设计频率选择网络学习得到最优的频率决策。本发明模型完备，设计算法合理有效，相比于传统深度强化学习抗干扰算法，在保证优越的抗干扰效果同时，有效地减少了迭代时间和计算复杂度。