【摘 要】
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针对智能干扰威胁下的跨层抗干扰通信问题,提出一种基于分层Q学习的联合抗干扰学习算法。根据用户与干扰机之间的路由信道选择问题构建分层Stackelberg博弈模型,干扰机选择最
【机 构】
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陆军工程大学通信工程学院,南京电讯技术研究所
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20151450)
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针对智能干扰威胁下的跨层抗干扰通信问题,提出一种基于分层Q学习的联合抗干扰学习算法。根据用户与干扰机之间的路由信道选择问题构建分层Stackelberg博弈模型,干扰机选择最佳干扰信道实施干扰,用户与干扰机进行路由信道博弈,选择最佳路由及信道实现通信。仿真结果表明,与固定路由-随机信道选择算法、随机路由-最佳信道选择算法和随机路由-随机信道选择算法相比,该算法具有更好的抗干扰性能。
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