Abstract-This brev undersöker problemet med anti-jamming kommunikation i en dynamisk och intelligent störningsmiljö genom maskininlärning. Olika från befintliga studier som behöver veta (uppskatta) störmönster och parametrar, använder vi temporal och spektral information, dvs spektrum vattenfall, direkt. För det första, för att klara av utmaningen med oändligt tillstånd av spektrum vattenfall, en rekursiv konvolutionella neurala nätverk är utformad. Sedan, en anti-jamming djup förstärkning inlärningsalgoritm föreslås för att få den optimala anti-jamming strategier. Slutligen validerar simuleringsresultaten det föreslagna tillvägagångssättet. Den föreslagna algoritmen behöver inte modellera störmönster, och har naturligtvis förmågan att utforska den okända miljön, vilket innebär att den kan användas i stor utsträckning för att bekämpa dynamisk och intelligent störning.
Referensreferensreferensen studerade kommunikationspolitiken mot jamming under okänd miljö.
Anti-Jamming Communications Using Spectrum Waterfall: A Deep Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}