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针对应答式干扰对跳频通信的影响,提出了基于Q学习算法的认知无线电跳频系统信道调度模型.该模型根据认知系统对跳频行为的实时回报评估值,运用机器学习的方法寻找出最合理的规避干扰策略,最终达到适应干扰的目的.运用Simulink对该干扰方式下的算法应用性能进行了仿真验证,结果表明该算法能够降低跳频系统此干扰下的误比特率到1%以下,基本接近未受干扰下的误比特率.