【技术实现步骤摘要】
所属的技术人员可以清楚的了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统中各个模块的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实例中的对应过程，在此不再赘述。以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
技术介绍
1、近年来，无人机通信网络的抗干扰问题引起了人们的极大关注。与地面网络相比，无人机具有灵活性高、部署速度快、成本低的优势，并且可以通过视距(los)传播进行空对地和空对空通信。然而，los链路可能会受到更多的干扰威胁。一方面，无人机用户之间会受到彼此的同信道干扰；另一方面，无人机通信更容易受到来自恶意干扰机的攻击。
2、传统的抗干扰技术，如非协调跳频(ufh)和跳频扩频(fhss)，在复杂的动态频谱环境中通常会消耗频谱且效率较低，因此大多数传统的抗干扰方法都是基于对干扰机有先验知识的假设，然而这种假设实践中是难以获得的。强化学习技术使智能体能够在未知环境中找到最佳策略，...
【技术保护点】
1.一种基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述无人机群的网络环境包括无人机的信道模型、无人机的移动模型、无人机的无线传输模型、干扰机的信道模型、干扰机的移动模型以及干扰机的干扰模型。
3.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述发射端无人机的目标参数包括所述发射端无人机的评估网络参数、目标网络参数、评估网络学习率、目标网络的更新步长、玻尔兹曼系数以及平均动作。
4.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述无人机群的网络环境包括无人机的信道模型、无人机的移动模型、无人机的无线传输模型、干扰机的信道模型、干扰机的移动模型以及干扰机的干扰模型。
3.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述发射端无人机的目标参数包括所述发射端无人机的评估网络参数、目标网络参数、评估网络学习率、目标网络的更新步长、玻尔兹曼系数以及平均动作。
4.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述发射端无人机根据周围其他发射端无人机选择的通信信道，确定所述平均动作：
5.根据权利要求1所述的基于平均场强化学习的无人机频谱抗干扰通信方法，其特征在于，所述环境观...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜丰，赵雷，董庆民，杨川，
申请(专利权)人：北京无线电计量测试研究所，
类型：发明
国别省市：
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