一种基于深度Q神经网络抗干扰模型的智能抗干扰方法及智能抗干扰系统

摘要

本发明公开了一种深度Q神经网络抗干扰模型及智能抗干扰算法。模型为：一组发射端和接收端对为一个用户，一个用户进行通信，一个或多个干扰机对用户通信进行干扰，将接收端的频谱瀑布图作为学习的输入状态，计算干扰的频域和时域特征。算法为：首先，通过深度Q神经网络得到拟合对应的Q值表；其次，用户依概率选择一个策略，根据该策略的回报值和下一步环境状态进行训练，并更新网络权重和选频策略；当达到最大循环次数时，算法结束。本发明模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够很好地刻画基于深度强化学习算法的抗干扰场景。