专利名称：一种基于深度强化学习的信息聚合短波选频方法专利类型：发明专利
发明人：徐煜华,刘鑫,李洋洋,程云鹏,赵磊,张晓博申请号：CN201811122164.6申请日：20180926公开号：CN109309539A公开日：20190205
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的信息聚合短波选频方法。该方法为：将高动态的短波环境下的选频问题，转化为高动态短波通信环境下的信道增益、用户间的互扰和环境中的干扰三个子问题；对于高动态短波通信环境下的信道增益问题，把短波信道情况输入神经网络，对短波下一个时刻的信道增益进行预测，并将输出记为G；对于用户间的互扰和环境中的干扰问题，通过深度强化学习网络训练得到下一个时刻选择每一个信道的通信干扰情况，并将输出记为R；把训练的到的G与R输入到信息聚合深度强化学习网络，通过数据的不断训练，深度强化学习网络得到下一个时刻信道选择的最优解，指导下一个时刻选频。本发明提升了复杂环境下的短波通信能力。
申请人：中国人民解放军陆军工程大学
地址：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号
国籍：CN
代理机构：南京理工大学专利中心
代理人：薛云燕
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