基于深度强化学习的抗干扰无线通信技术研究

智能且高效的抗干扰技术是保障无线通信稳定性的关键。本文引入深度强化学习技术,构建智能抗干扰无线通信模型,利用(τ,ε)-贪婪算法直接选择最大价值动作并保存,节省计算资源,减少计算量,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,与传统算法相比,本文提出的抗干扰无线通信技术在平均奖励和收敛速度上均有大幅提升,可有效提高无线通信抗干扰性能,加快学习速率。