一种面向非线性扫频干扰的智能抗干扰决策方法

摘要文本

本发明属于通信抗干扰技术领域，公开了一种面向非线性扫频干扰的智能抗干扰决策方法，包括：基于马尔科夫决策过程表征非线性扫频干扰下的通信抗干扰过程，对无线通信系统在任一时隙下的环境状态、执行动作、即时奖励进行定义；基于环境状态、执行动作构建Q表，初始化抗干扰策略，根据抗干扰策略对Q表初始化，形成初始Q表；基于Q学习算法对初始Q表进行迭代更新，当算法收敛时获取最优Q表以及对应动作；基于对应动作对无线通信系统的执行动作进行优化。本发明在未知非线性扫频干扰环境下，通过将已有的抗线性扫频干扰策略作为先验知识嵌入到Q学习抗干扰过程中，实现无线通信系统快速学习未知非线性干扰行为，提高通信的可靠性和有效性。