应答式干扰下基于Q学习算法的跳频系统信道调度方法

针对应答式干扰对跳频通信的影响,提出了基于Q学习算法的认知无线电跳频系统信道调度模型。该模型根据认知系统对跳频行为的实时回报评估值,运用机器学习的方法寻找出最合理的规避干扰策略,最终达到适应干扰的目的。运用Simulink对该干扰方式下的算法应用性能进行了仿真验证,结果表明该算法能够降低跳频系统此干扰下的误比特率到1%以下,基本接近未受干扰下的误比特率。

基于脉冲干扰的跳频网络同步和随机接入研究

针对脉冲干扰对数字通信的影响,提升无线电跳频网络抗干扰性能,提出了基于干扰信号实现跳频通信时间粗同步以及Boj-S-ALHOA协议随机接入技术。介绍了基于干扰信号的跳频捕获和Boj-S-ALHOA协议网络时隙分配原理,并对这种方法下的跳频捕获平均同步时间和跳频网络的信道吞吐量及容量进行了仿真对比分析。结果表明该方法在脉冲干扰下同步时间短,且Boj-S-ALOHA协议下的节点接入方法更加适合战术通信网络。