【摘 要】
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为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,文中针对部署同时收发电台的航空集群战术网络(ASN),提出改进能量检测的多时隙干扰感知方法,推导出电台干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达.然后,以机载电台的吞吐量最大为目标并结合干扰感知结果,分别提出基于Stateless Q学习和Fairness Q学习的认知抗干扰策略,为电台配置最佳的发射功率和频率信道.仿真结果表明,所提认知抗干扰策略均能提高航空集群网络容量,且ASN采用Fairness Q学习抗干扰策略的公平性最高而适用于网络容量最大化的场景
【机 构】
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北京工业大学,北京100124;中国航空无线电电子研究所,上海200233
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为了增强复杂电磁环境中航空集群战术网络的抗干扰能力,文中针对部署同时收发电台的航空集群战术网络(ASN),提出改进能量检测的多时隙干扰感知方法,推导出电台干扰感知的虚警概率和检测概率的闭式表达.然后,以机载电台的吞吐量最大为目标并结合干扰感知结果,分别提出基于Stateless Q学习和Fairness Q学习的认知抗干扰策略,为电台配置最佳的发射功率和频率信道.仿真结果表明,所提认知抗干扰策略均能提高航空集群网络容量,且ASN采用Fairness Q学习抗干扰策略的公平性最高而适用于网络容量最大化的场景,Stateless Q学习抗干扰算法的平均吞吐量最高,故而适用于最大化各电台容量的应用场景.
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