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龙图腾网恭喜中国人民解放军战略支援部队航天工程大学申请的专利一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117528538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311551774.9，技术领域涉及：H04W16/06；该发明授权一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法和系统是由贾录良;张云鹏;熊达鹏;王宏艳;张云帆;曹文婷;张云阳;李轶南设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法和系统，包括：将不完全信道信息映射至模糊空间，再通过模糊收益函数得到用户与干扰的模糊收益；利用斯坦伯格博弈理论，建立用户与干扰的对抗过程模型；创建用户与干扰的Q表，初始化用户的通信功率及干扰的干扰功率；获取干扰模糊收益，利用函数对干扰的模糊收益进行评价，得到评价值；更新干扰的Q表，并重新确定干扰的干扰功率，重复计算干扰的干扰功率直至最大迭代次数；获取用户模糊收益，利用满意度函数对干扰的模糊收益进行评价，得到评价值；更新用户的Q表，并重新确定用户通信功率，重复计算用户通信功率直至最大迭代次数。

本发明授权一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种应对不完全信道信息的模糊学习抗干扰方法，其特征在于，包括：步骤S1：将不完全信道信息映射至模糊空间并将信道增益用模糊数表示，再通过模糊收益函数得到用户模糊收益与干扰模糊收益；步骤S2：利用斯坦伯格博弈理论，建立用户与干扰的对抗过程模型；步骤S3：根据所述模糊收益函数和所述对抗过程模型，利用Q-学习算法分别创建用户Q表与干扰Q表，初始化用户当前的通信功率及当前的干扰功率；步骤S4：获取干扰模糊收益，对所述干扰模糊收益进行评价，得到评价值；步骤S5：更新干扰Q表，并根据更新后的干扰Q表重新确定干扰功率，跳转到步骤S4，不断重复步骤S4和S5过程，直至到达最大迭代次数；步骤S6：获取用户模糊收益，利用满意度函数对所述干扰模糊收益进行评价，得到评价值；步骤S7：更新用户Q表，并根据更新后的用户Q表重新确定用户的通信功率，跳转到步骤S4，不断重复步骤S4至S7过程，直至到达最大迭代次数；在步骤S1中，所述模糊收益函数包括用户模糊收益函数和干扰模糊收益函数，所述用户模糊收益函数为： 所述干扰模糊收益函数为： 其中，p表示用户通信功率，j表示干扰功率；为用户信道增益的模糊数表示，为干扰信道增益的模糊数表示；cs表示用户单位功率成本，cj表示干扰单位功率成本；为背景噪声功率；在步骤S1中，所述信道增益的隶属度函数为： 其中，m为信道增益的概率密度取最大值时自变量x的值；l为信道增益的概率密度取极小值时自变量x的一个值，r为信道增益的概率密度取极小值时自变量x的另一个取值，l＜r；所述模糊收益的评价公式为： 其中，为代表用户或干扰收益偏好的满意度函数，包括：乐观：中性：悲观： 为用户或干扰模糊收益的隶属度函数，x表示用户或干扰收益偏好的满意度函数的自变量，y表示模糊收益隶属度函数的自变量。

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