I detta brev undersöker vi problemet med anti-jamming försvar i fleranvändarscenarier, där samordning mellan användare beaktas. Den Markov spelram används för att modellera och analysera anti-jamming försvar problem, och en samverkande multi-agent anti-jamming algoritm (CMAA) föreslås för att få den optimala anti jamming strategi. I sweet jaming scenarier, å ena sidan, den föreslagna CMAA kan ta itu med den externa skadliga störning. Å andra sidan kan den effektivt hantera den ömsesidiga inblandningen mellan användarna. Dessutom tar vi hänsyn till konsekvenserna av att känna av fel på grund av felsökning och falsklarm. Simuleringsresultat visar att den föreslagna CMAA är överlägsen både sensingbased method och oberoende Q-learning method, och har den högsta normaliserade hastigheten. Index Terms-Anti-jamming, multi-agent förstärkning lärande, Q-learning, Markov spel.
Referensreferensreferensen föreslog en multiagentisk samarbetsalgoritm mot jamming.
A Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning Anti-Jamming Algorithm in Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'journal': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}