基于深度強化學習的動態(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，強化學習技術(shù)在提高電磁頻譜控制和干擾對抗效率方面展現(xiàn)出巨大潛力。針對跳頻通信系統(tǒng)抗干擾能力強、傳統(tǒng)干擾方法效果不佳的問題，利用深度強化學習技術(shù)實現(xiàn)在動態(tài)頻譜環(huán)境下的電磁智能干擾。首先引入部分可觀測馬爾可夫決策過程對干擾機與跳頻通信用戶之間的通信對抗過程進行建模，然后基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和長短期記憶網(wǎng)絡設計了一個具有頻譜特征挖掘和記憶回溯功能的干擾決策網(wǎng)絡... （共11頁）