【摘 要】
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研究移动中的无人机通过动态感知和学习干扰来波方向，实时调整波束成形策略来抑制干扰。针对实际场景中无人机不能获得干扰者的全部动作来进行策略训练的问题，提出使用集群内部协作收集干扰机动作数据从而补充训练数据的方法来从而提升集群抗干扰。将波束成形决策建模为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习架构，提出了基于数据辅助的无人机集群协同空域抗干扰算法。仿真结果表明，在辅助数据分别达到40%,60%,80%时，系
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971439）； 江苏省自然科学基金（BK20191329）； 中国博士后科学基金（2019T120987）； 南京信息工程大学人才启动经费（2020r100）项目资助；
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研究移动中的无人机通过动态感知和学习干扰来波方向，实时调整波束成形策略来抑制干扰。针对实际场景中无人机不能获得干扰者的全部动作来进行策略训练的问题，提出使用集群内部协作收集干扰机动作数据从而补充训练数据的方法来从而提升集群抗干扰。将波束成形决策建模为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习架构，提出了基于数据辅助的无人机集群协同空域抗干扰算法。仿真结果表明，在辅助数据分别达到40%,60%,80%时，系统吞吐量分别得到33%,55%,70%的提升，验证了本文提出的方法能有效提高无人机协同抗干扰能力。
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