基于强化学习的无线通信网络智能干扰策略方法
Methods on intelligent jamming-strategy making based on reinforcement learning for wireless communication networks
西安交通大学 信息与通信工程学院, 西安 710049
摘要
随着现代军事体系对认知能力和干扰决策技术的需求日益增长，针对具备感知和决策能力的通信装备及作战网络的干扰方法面临严峻挑战。针对传统干扰决策方案在非合作场景下的局限性，本研究提出了一种基于强化学习的干扰决策方法。所提方法采用多臂赌博机上置信界(Multi-Armed Bandit Upper Confidence Bound，MAB-UCB)算法，对干扰机的位置、发射角度和功率进行联合优化，并通过构建综合考虑功率代价与干扰效果的效用函数，在安全距离与最大功率等约束条件下实现干扰策略的自适应学习。仿真结果表明，在缺乏通信网络先验信息的条件下，所提方案能够达到已知先验信息时最优干扰策略效用的92.5%，传输阻断率为0.6753，同时对网络拓扑变化表现出较强的适应性，当拓扑结构发生变化时该算法可在数秒内重新收敛，为非合作对抗场景下多链路通信干扰提供了有效的解决途径。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62071367)
国家重点研发计划(2021YFB2900502)
国家重点实验室开放课题﹝CEMEE2023K0201﹞
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0216
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-27] 优先出版
引用本文
杨翔宇, 高贞贞, 苗伟建. 基于强化学习的无线通信网络智能干扰策略方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0216. (Yang Xiangyu, Gao Zhenzhen, Miao Weijian. Methods on intelligent jamming-strategy making based on reinforcement learning for wireless communication networks [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0216. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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