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国内刊号：51-1267/TN
国际刊号：1001-893X
发布日期:
作者：夏重阳,吴晓富,靳越
单位：(南京邮电大学 通信与信息工程学院，南京 210009)
关键词：通信抗干扰；深度强化学习；双动作空间；智能决策；
基金：国家自然科学基金资助项目（61771256）
宽带跳频与深度强化学习结合的智能跳频通信模式能有效提高通信抗干扰能力。针对同时调整信号频点和功率的双动作空间智能决策由于频点离散但功率非离散使得决策依赖的深度强化学习算法难以设计的问题，基于离散型深度确定性策略梯度算法（Wolpertinger Deep Deterministic Policy Gradient，W-DDPG），提出了一种适于宽带跳频通信且具有发射频率和功率组成的双动作空间智能抗干扰决策方法。该决策方法面向频率/功率双动作空间，在频率空间中使用Wolpertinger架构处理频率动作，并与功率动作组成联合动作，然后使用DDPG算法进行训练，使该算法能够适用于宽带跳频双动作空间的抗干扰场景，在复杂的电磁环境下能够快速作出决策。仿真结果表明，该方法在宽带跳频双动作空间干扰模式下的收敛速度及抗干扰性能较传统抗干扰算法提升了大约25%。
来源：2024年第9期
《电讯技术》期刊编辑部
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