基于随机森林强化学习的干扰智能决策方法研究

• 作者: 刘松仪 吕丽刚 张双义 汪西明 裴绪芳 陈学强
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电磁频谱 强化学习 智能干扰 MDP
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 2118-2124
• 页数: 7页
• 分类号: TN91
• 字数: 4493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.09.009

摘要

电磁频谱的主导权是现代化电子战制胜的关键.传统的通信对抗中干扰方的干扰模式相对固定单一,干扰效率低下.因此,研究频谱对抗环境中利用强化学习智能选择干扰信道策略对用户通信进行干扰,将干扰方的信道决策过程建模为一个马尔科夫决策过程(Markov Decision Making Process,MDP),并提出了一种基于随机森林强化学习的智能干扰算法.仿真结果表明,与文献[10]所提的智能干扰算法和基于感知的随机信道选择算法相比,所提随机森林强化学习算法干扰收敛速度最快.通过在线自主学习,干扰方可以快速寻找到用户的通信规律,对用户通信实施有效干扰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈学强	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	6	4	1.0	1.0
2	裴绪芳	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0
3	吕丽刚		1	2	1.0	1.0
4	张双义	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	2	2	1.0	1.0
5	刘松仪	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0
6	汪西明	中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0