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抗干擾跳頻算法優(yōu)化：基于深度強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)跳頻決策
在無線通信領(lǐng)域，干擾問題一直是制約通信質(zhì)量和可靠性的關(guān)鍵因素。隨著無線通信技術(shù)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(shù)，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(yīng)復(fù)雜多變的干擾環(huán)境。深度強化學(xué)習(xí)作為一種新興的機器學(xué)習(xí)方法，具有強大的決策和自適應(yīng)能力，將其應(yīng)用于抗干擾跳頻算法優(yōu)化，實現(xiàn)自適應(yīng)跳頻決策，具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。
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深度強化學(xué)習(xí)是什么？有什么優(yōu)點？
深度強化學(xué)習(xí)（DRL）是人工智能研究領(lǐng)域的一個令人興奮的領(lǐng)域，具有潛在的問題領(lǐng)域的適用性。有些人認(rèn)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(xué)習(xí)。最近DRL代理
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