使用频谱瀑布的抗干扰通信：一种深度强化学习方法
信息论
2017-10-16 v1 math.IT
摘要
本信函通过在线学习研究动态未知环境下的抗干扰通信问题。与需要知晓（估计）干扰模式和参数的现有研究不同，我们直接使用频谱瀑布（即原始频谱环境）。首先，为应对原始频谱信息状态无限带来的挑战，构建了深度抗干扰Q网络。然后，提出一种深度抗干扰强化学习算法以获取最优抗干扰策略。最后，仿真结果验证了所提方法。该方法仅依赖本地观测信息，无需估计干扰模式和参数，这意味着它可广泛应用于各种抗干扰场景。
引用
@article{arxiv.1710.04830,
title = {Anti-jamming Communications Using Spectrum Waterfall: A Deep Reinforcement Learning Approach},
author = {Xin Liu and Yuhua Xu and Luliang Jia and Qihui Wu and Alagan Anpalagan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.04830},
year = {2017}
}
备注
4 pages, 7 figures, Contributing to a periodical