基于相似性樣本生成的深度強化學習快速抗干擾算法

摘要： 為提高基于深度強化學習的通信抗干擾算法的學習效率，以更快適應未知干擾環(huán)境，提出一種基于相似性樣本生成的深度強化學習快速抗干擾算法。該算法將基于互模擬關系的狀態(tài)-動作對相似性度量與基于深度Q網絡的抗干擾算法相結合，能在未知動態(tài)干擾環(huán)境下快速學習有效的多域抗干擾策略。算法在完成每步傳輸動作時，首先利用深度Q網絡抗干擾算法與環(huán)境交互，獲得實際的狀態(tài)-動作對。然后，基于互模擬關系生成與...