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摘要:
针对认知无线电环境中认知用户易受到干扰的问题,研究了具有跳频功能的认知用户与智能感知功能的干扰器之间的相互作用.为了充分利用无线电频谱资源,在综合考虑信道选择和功率分配的基础上,设计了以认知用户的频谱能效性能为参考标准的效用函数,并将改进强化学习算法融入认知学习决策引擎中.决策算法通过将认知环境与决策引擎的交互建模为强化学习中环境与智能体的交互,探索最大的动作奖励反馈给认知决策引擎,在交互过程中得到自适应的优化策略选择.仿真结果表明,提出的算法能够较快速地收敛,选择的策略能够有效地优化认知用户在干扰情况下的性能,比随机策略的性能提高50%以上.
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文献信息
篇名 融合改进强化学习的认知无线电抗干扰决策算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 认知无线电 强化学习 功率分配 信道选择 抗干扰
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 理论与算法
研究方向 页码范围 693-701
页数 9页 分类号 TN915
字数 7109字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1802002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马永涛 天津大学微电子学院 44 193 7.0 11.0
2 朱芮 天津大学微电子学院 5 15 3.0 3.0
3 南亚飞 天津大学微电子学院 2 3 1.0 1.0
4 张云蕾 天津大学微电子学院 2 3 1.0 1.0
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2020(2)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
认知无线电
强化学习
功率分配
信道选择
抗干扰
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
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1673-9418
11-5602/TP
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2007
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