[发明专利]基于深度强化学习的专用自组网抗干扰方法在审
| 申请号： | 201910431474.4 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110213025A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 徐莹莹;雷鸣;赵民建;王婵;李旻 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04L1/16 | 分类号： | H04L1/16;H04L1/00;H04L12/24 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度强化学习的专用自组网抗干扰方法，该方法包括如下步骤：(1)将发送端的历史动作和对应观察结果组成的序列作为模型的输入；(2)模型通过对历史样本的不断学习，调整神经网络的参数，直至收敛，从而得到最优的DQN抗干扰模型；(3)在当前时刻的输入下，模型将不同动作对应的Q值作为一个序列输出；(4)若干扰状况会发生改变，则模型重新训练以得到最优的DQN抗干扰模型。本发明将深度强化学习应用于专用自组网中，构建的抗干扰模型可以通过对历史样本的学习优化模型，从而指导发送端避开干扰成功发包。由于引入了深度强化学习，该方法能够更智能、更快速地指导发送端发包，并降低网络的丢包率。 | ||
| 搜索关键词： | 抗干扰 强化学习 自组网 历史样本 发送端 发送端的 干扰状况 历史动作 神经网络 序列输出 优化模型 丢包率 构建 收敛 避开 智能 学习 引入 应用 网络 成功 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的专用自组网抗干扰方法，其特征在于，具体包括如下步骤：(1)在基于DQN的抗干扰模型中，将发送端先前M个单位时间的历史动作和对应观察结果组成的序列作为输入；(2)基于DQN的抗干扰模型通过对历史样本的不断学习，调整神经网络的参数，直至收敛，从而得到最优的DQN抗干扰模型；(3)在当前时刻的输入状态下，模型计算得到不同动作对应的Q值，并将其作为一个序列输出。发送端再从DQN模型的输出序列中选择最大Q值所对应的动作作为下一时刻的动作；(4)模型不断地计算先前一段时间的平均累积回报，当干扰状况不变时，模型会最终收敛，平均累积回报达到稳定；当干扰状况改变时，平均累积回报开始震荡，若性能下降到一定程度，则模型重新进行步骤(1)、(2)和(3)的训练直到收敛。
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