【摘 要】
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电磁频谱的主导权是现代化电子战制胜的关键。传统的通信对抗中干扰方的干扰模式相对固定单一,干扰效率低下。因此,研究频谱对抗环境中利用强化学习智能选择干扰信道策略对用
【机 构】
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中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院,中央军委训练管理部信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61971439),国家自然地区科学基金(No.61961010),江苏省自然科学基金(No.SBK2019020930),国家博士后科研基金(No.2018M633684).
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电磁频谱的主导权是现代化电子战制胜的关键。传统的通信对抗中干扰方的干扰模式相对固定单一,干扰效率低下。因此,研究频谱对抗环境中利用强化学习智能选择干扰信道策略对用户通信进行干扰,将干扰方的信道决策过程建模为一个马尔科夫决策过程(Markov Decision Making Process,MDP),并提出了一种基于随机森林强化学习的智能干扰算法。仿真结果表明,与文献[10]所提的智能干扰算法和基于感知的随机信道选择算法相比,所提随机森林强化学习算法干扰收敛速度最快。通过在线自主学习,干扰方可以快速寻找到用
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