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基于深度强化学习的智能干扰方法研究

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随着人工智能技术的发展,智能终端已经可以通过频谱感知、通信效果检测分析等方式智能地改变通信手段,进而实现高效率抗干扰,这给传统干扰带来了巨大挑战.而深度强化学习在复杂场景中的探索效率高,面对高难度任务的能力强大,在军事干扰领域应用前景广阔.基于此,介绍深度强化学习、智能干扰方法这两个基本问题的研究现状和存在的难点问题,总结并提出未来基于深度强化学习的智能干扰方法的研究前景和技术展望.
Reserch of Intelligent Interference Methods Based on Deep Reinforcement Learning

夏成龙、李祥、刘辰烨、杨旸

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中国人民解放军陆军工程大学 通信工程学院,江苏 南京 210007

数字通信 深度强化学习 智能干扰决策

国家自然科学基金青年项目

61901520

2022

10.16311/j.audioe.2022.05.035

电声技术
电视电声研究所(中国电子科技集团公司第三研究所)

电声技术

影响因子：0.259
ISSN：1002-8684
年,卷(期)：2022.46(5)
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