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申请/专利权人：厦门大学
摘要：基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法，涉及无线网络安全。认知源节点通过观察主用户工作状态、自适应干扰机发射功率等状态信息，采用多用户强化学习策略自动选择发射功率。多个认知源节点同时学习，每次发送数据包结束，依据获得的即时回报及下一时刻状态，更新状态、行为和映射关系，并根据反馈信息更换多用户强化学习算法的学习速率，从而提高接收端的信干比，最终获取最优的发射功率。而各个认知源节点间能够帮助转发数据包或者自己发射数据。该方法利用多用户强化学习的机制，通过尝试比较的方法，提高了智能型敌意干扰机的场景下，认知无线网络的通信效率。
主权项：基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法，其特征在于包括以下步骤：1初始化认知源节点s学习因子αs、折扣因子γs、步长n、学习速率δl和δw和当前发射策略πsts,us，初始化Qs值表、Vs值表和状态t出现的次数Cts值为0；2认知源节点s感知步长n＝1时的状态t，根据混合发射策略从状态t选择动作进行适当的探索；3步长n←n+1，计算认知源节点即时回报函数和观察下一个状态更新值表和值表；4更新估计平均发射策略5更新当前发射策略使其不断地接近Q学习的最优策略，即限制到一个合法且可最大化预期Q值之和的概率分布；6根据环境的变化认知源节点重复步骤2～5，直到认知源节点学习的行为基本变化不大即为最优发射策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于多用户强化学习的认知无线网络抗敌意干扰方法
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