文档名：基于强化学习的多干扰机干扰任务分配方法
摘要：目前,无线通信干扰与抗干扰已成为电磁频谱领域的主要对抗方式.随着人工智能和认知无线电技术的迅猛发展,信息通信技术和系统的智能性、敏捷性以及组网能力大幅提升.而反观通信干扰领域,仍存在干扰模式单一、决策时效性差等问题.聚焦多个干扰机干扰多个跳频通信目标的"多对多"通信对抗场景,提出一种基于协同强化学习的多干扰机自组织干扰决策算法.仿真结果表明,所提算法能够快速学习多个通信目标的跳频规律,实施同步干扰,并通过干扰机之间的协同实现整个系统干扰效能的提升.
作者：朱云飞 张建博Author：ZHUYunfei ZHANGJianbo
作者单位：陆军工程大学通信工程学院,江苏南京210007
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2023, 47(2)
分类号：TN972
关键词：强化学习 多干扰机协同 跳频通信
机标分类号：TP391.9TJ762.2V279
在线出版日期：2023年6月27日
基金项目：基于强化学习的多干扰机干扰任务分配方法[
期刊论文] 电声技术--2023, 47(2)朱云飞 张建博目前,无线通信干扰与抗干扰已成为电磁频谱领域的主要对抗方式.随着人工智能和认知无线电技术的迅猛发展,信息通信技术和系统的智能性、敏捷性以及组网能力大幅提升.而反观通信干扰领域,仍存在干扰模式单一、决策时效性差...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于强化学习的多干扰机干扰任务分配方法 Interference Task Allocation Algorithm of Multiple Jammers Based on Reinforcement Learning
基于强化学习的多干扰机干扰任务分配方法.pdf
- 文件大小:
- 1.75 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
