一种基于深度强化学习的通信抗干扰智能决策方法.pdf

简介：
作为一种创新性通信抗干扰技术方案,该方法巧妙地融合了深度学习与强化学习的优势特性,无需依赖任何先验干扰信息,即可实现智能频率选择及干扰规避功能。具体而言,该系统通过以下几项核心技术模块协同运作完成其智能化决策过程:首先,基于深度强化学习算法构建决策框架,该框架能够通过神经网络模型精确逼近最优策略,从而有效应对高维状态空间下的复杂决策问题;其次,在决策网络运行过程中会动态调整ε值,这一过程实现了著名的探索与利用（exploration-exploitation）平衡机制的应用;再次,采用经验回放机制以提高训练效果,该机制通过随机抽样历史数据集进行神经网络训练;此外,引入爬山策略辅助优化决策流程;最后,系统还具备自主检测并评估通信频率是否存在干扰的能力;通过以上技术手段协同工作,使得系统在各种复杂战场电磁环境下均能保持高效稳定的通信性能;同时该系统还具备广泛的适用性特征:不仅限于军事领域应用,还可在民用领域发挥重要作用特别是在频谱资源紧张及干扰环境复杂多变的情况下展现出显著的技术优势。