国内刊号:51-1267/TN
国际刊号:1001-893X
发布日期:
作者:王震宇,刘友江,徐慧远,曹韬,杨大龙,李思敏
单位:(中国工程物理研究院 电子工程研究所,四川 绵阳 621900)
关键词:无线通信;复杂信道环境;智能抗干扰;智能决策;深度神经网络(DNN);
基金:国家自然科学基金资助项目(U2030204);中国工程物理研究院院长基金资助项目
针对当前智能抗干扰技术策略维度低、复杂环境应对性差的问题,提出了适应复杂环境的多维策略智能抗干扰技术。将单音信号作为探测信号,通过扫频方式减少探测阶段复杂度以实现快速实时的环境状态特征提取,之后设计了基于深度神经网络的实时智能决策引擎模型以提高决策速度和准确率。仿真结果表明所提方案能够准确地预测通信质量,最后根据目标函数在所有可通信策略中决策出最优策略,当探测信号扫频间隔选取合适时,该方案能够达到接近96%的决策准确率及较好的资源利用率,能有效进行抗干扰并取得较好的通信质量。
来源:2023年第5期
《电讯技术》期刊编辑部