【摘 要】
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信道决策是智能抗干扰通信系统的重要组成部分。针对信道决策问题,文章提出一种基于Q-learning及其改进算法的决策方法,在干扰类型及信道模型未知的情况下,通过和信道交互完
【机 构】
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网络通信与安全紫金山实验室,东南大学信息科学与工程学院
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信道决策是智能抗干扰通信系统的重要组成部分。针对信道决策问题,文章提出一种基于Q-learning及其改进算法的决策方法,在干扰类型及信道模型未知的情况下,通过和信道交互完成信道决策;针对固定模式干扰情况下收敛速度慢的问题,进一步提出一种改进的Q-learning算法。实验结果表明,与传统频率自适应系统相比,通过学习干扰系统的信道切换策略直接切换到未被干扰的信道,可有效减少信道反馈时间,提高工作效率。
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