基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

• 作者: 冯彦卿 张孟伯 王伦文
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱感知 强化学习 共识融合
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 486-492
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 6347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.03.04

摘要

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法.该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent),agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知.仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伦文	国防科技大学电子对抗学院	16	15	3.0	3.0
2	张孟伯	国防科技大学电子对抗学院	6	9	2.0	3.0
3	冯彦卿	国防科技大学电子对抗学院	4	9	2.0	3.0