基于最大策略熵深度强化学习的通信干扰资源分配方法

来源 :西北工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：parisjiang

【摘要】

：

针对通信组网对抗中干扰资源分配的优化问题,提出了一种基于最大策略熵深度强化学习(MPEDRL)的干扰资源分配方法.该方法将深度强化学习思想引入到通信对抗干扰资源分配领域,并通过加入最大策略熵准则且自适应调整熵系数,以增强策略探索性加速收敛至全局最优.该方法将干扰资源分配建模为马尔可夫决策过程,通过建立干扰策略网络输出分配方案,构建剪枝孪生结构的干扰效果评估网络完成方案效能评估,以策略熵最大化和累积干扰效能最大化为目标训练策略网络和评估网络,决策干扰资源最优分配方案.仿真结果表明,所提出的方法能有效解决组网

【作者】

：

饶宁许华齐子森宋佰霖史蕴豪

【机构】

：

空军工程大学信息与导航学院,陕西西安 710077

【出处】

：

西北工业大学学报

【发表日期】

：

2021年5期

【关键词】

：

干扰资源分配深度强化学习最大策略熵神经网络

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