基于动态频率集的无人集群智能选频抗干扰算法

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摘 要：认知跳频是提升复杂电磁环境下无人集群通信链路稳健性的关键技术，但是不准确的感知结果与不可靠的反馈信息会导致无人集群认知跳频通信性能恶化。针对上述问题，以提高长期成功传输率和减小跳频开销为优化目标，提出一种基于强化学习的智能选频算法，该算法以时频资源块为基础学习单元，通过分布式地学习时频资源块中的传输结果以及干扰规律，动态决策时频资源块内每个时隙的最佳频点。（剩余2309字）

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