【摘 要】
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随着无线通信技术的发展,信道环境变得越来越复杂。无线通信由于其广播性质,十分容易受到恶意干扰者的袭击。针对未知且对抗的频谱环境,结合认知无线电以及机器学习技术,对抗干扰的方式也越来越灵活。强化学习因其无需模型,可在智能体与环境不断交互过程中学习最优策略的特点,被广泛应用在无线电抗干扰的领域中。本文首先针对存在中心服务基站的无线网络中多用户抗干扰场景,将其建模为多智能体的随机博弈过程,在平均场多智能
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随着无线通信技术的发展,信道环境变得越来越复杂。无线通信由于其广播性质,十分容易受到恶意干扰者的袭击。针对未知且对抗的频谱环境,结合认知无线电以及机器学习技术,对抗干扰的方式也越来越灵活。强化学习因其无需模型,可在智能体与环境不断交互过程中学习最优策略的特点,被广泛应用在无线电抗干扰的领域中。本文首先针对存在中心服务基站的无线网络中多用户抗干扰场景,将其建模为多智能体的随机博弈过程,在平均场多智能体强化学习（Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning,MFMARL）的基础上,提出了一种基于MF Deep SM2的多用户抗干扰决策算法。中心服务基站根据该算法对认知用户观测到的频谱信息以及获得的奖励信息进行学习,查找认知用户的纳什均衡策略然后分发,可以有效规避干扰以及减少用户冲突。仿真结果表明,存在四个认知用户的扫频干扰场景下,MF Deep SM2抗干扰性能比起Independent Q-learning高出约68.2%,比起MF Q-learning和MF Deep Mellow算法分别提升16.2%和9.0%。然后,针对无线网络环境中无中央控制以及在线交流的场景下,为了解决多用户之间冲突及干扰影响问题,利用马尔可夫框架进行建模分析,提出了一种多用户联合抗干扰决策算法（Multi-agent Joint Anti-jamming Decision Algorithm,MJADA）算法。该算法融合长短期记忆库（Long Short Term Memory,LSTM）和深度Q网络（Deep Q Network,DQN）,不仅在动作状态空间巨大的多用户场景下能够实现有效的收敛,而且在不同的干扰场景下都有很好的抗干扰效果。仿真结果表明,存在两个认知用户的扫频干扰场景下,MJADA算法的抗干扰性能比随机策略高出约72.3%,比独立DQN算法提升33.7%。
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刀盘是复合式盾构机的核心部件。施工时刀具与前方的岩石或土体存在剧烈的相互作用,承受巨大的切削载荷,同时刀盘结构也承受极大的载荷。因此刀盘的力学性能对装备的安全可靠性具有很大的影响。在刀盘力学性能评估中,刀盘的有限元静动力学强度分析和掘进过程动态仿真分析具有重要的作用,进行上述工作的第一步也是较为耗时的一步就是建立刀盘的有限元模型,鉴于此,本文研究了其参数化建模方法。首先,本文对复合式盾构机刀盘的结
郑思维/黄雅琼组合自2017年配对来就取得了不俗的成绩,取得了世锦赛、亚运会等各项大赛的冠军。本文希望通过对郑思维/黄雅琼与对手最后四拍的技术指标统计,分析它们的得失分特征规律。主要运用文献资料法、录像观察法、数理统计法、对比分析法对郑思维/黄雅琼在比赛中技战术运用情况进行对比,通过对郑思维/黄雅琼直接得分时倒数一拍、倒数二拍以及最后两拍技术、线路、击球区域组合使用情况分析它们在进攻时的得分特点;
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