面向动态通信用户数量的多模Q学习干扰策略

通信干扰是频谱安全领域的重要研究方向之一。在复杂电磁环境下的无线通信对抗过程中,通信用户数量动态变化、用频规律未知,使得传统通信干扰方法难以达到理想的效果,干扰效率不高。为此,针对通信用户数量变化情况下的频率域干扰问题,提出了基于多模Q学习的多干扰机干扰信道策略优化算法。将动态变化的用户数量视为不同的模态,干扰机针对不同的模态,分别建立对应的Q值表,采用Q学习方法并以概率更新的方式,在不同模态下依据玻尔兹曼概率选择干扰信道策略,同时通过所获奖励更新维护各自Q值表。仿真结果表明,所提算法能够有效应对用户数量变化的情况,且相较于随机干扰算法,提高了干扰成功率。