[发明专利]基于联邦学习的无人机专用自组网跳频抗干扰方法及装置有效
| 申请号： | 202110976965.4 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113890564B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 叶远帆;雷鸣;赵民建 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04B1/715 | 分类号： | H04B1/715;H04B7/185;H04W84/18;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于联邦学习的无人机专用自组网跳频抗干扰方法和装置，其中，方法包括：在无人机客户端中基于DQN算法的跳频抗干扰模型训练，从经验池里选择历史经验作为训练数据更新本地DQN本地模型的参数获得优质跳频策略，根据当前时隙的信道状态，将训练出的不同信道对应的Q值作为序列输出，选择相应的信道进行通信，并将损失系数作为本地权重发送到地面服务器，采用联邦平均进行优化得到优化后结果，训练地面服务器的全局模型，将更新后的全局权重发送给各个无人机根据更新后的全局权重更新损失系数，训练DQN跳频选择抗干扰模型。本发明能够根据干扰情况来生成对应的跳频策略，指导无人机选择没有干扰的信道进行通信，能够有效地提升通信效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 无人机 专用 组网 抗干扰 方法 装置 | ||
【主权项】：
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