基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)頻譜智能干擾算法研究

摘要： 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在提高電磁頻譜控制和干擾對(duì)抗效率方面展現(xiàn)出巨大潛力。針對(duì)跳頻通信系統(tǒng)抗干擾能力強(qiáng)、傳統(tǒng)干擾方法效果不佳的問(wèn)題，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)頻譜環(huán)境下的電磁智能干擾。首先引入部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過(guò)程對(duì)干擾機(jī)與跳頻通信用戶(hù)之間的通信對(duì)抗過(guò)程進(jìn)行建模，然后基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一個(gè)具有頻譜特征挖掘和記憶回溯功能的干擾決策網(wǎng)絡(luò)... （共11頁(yè)）