-
抗干擾跳頻算法優(yōu)化：基于深度強化學習的自適應跳頻決策
在無線通信領域，干擾問題一直是制約通信質(zhì)量和可靠性的關鍵因素。隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，頻譜資源日益緊張，各種干擾源層出不窮，如惡意干擾、同頻干擾、鄰頻干擾等。跳頻通信作為一種有效的抗干擾技術，通過不斷改變載波頻率來躲避干擾，從而提高通信的抗干擾能力。然而，傳統(tǒng)的跳頻算法往往基于固定的跳頻圖案和規(guī)則，難以適應復雜多變的干擾環(huán)境。深度強化學習作為一種新興的機器學習方法，具有強大的決策和自適應能力，將其應用于抗干擾跳頻算法優(yōu)化，實現(xiàn)自適應跳頻決策，具有重要的研究意義和應用價值。
-
深度強化學習是什么？有什么優(yōu)點？
深度強化學習（DRL）是人工智能研究領域的一個令人興奮的領域，具有潛在的問題領域的適用性。有些人認為DRL是人工智能的一種途徑，因為它通過探索和接收來自環(huán)境的反饋來反映人類的學習。最近DRL代理
巧克力娃娃
