【摘 要】
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针对军用无人机通信环境恶劣、信息传输可靠性要求较高的问题，提出一种基于深度双Q学习网络（DDQN）的多域联合认知抗干扰智能决策算法。首先通过能量检测法识别干扰信息，将干扰判别信息结果输入学习算法。然后利用DDQN算法与干扰环境交互感知，引入动态ε机制，根据奖励值与回合数动态调整ε值，如果决策失败则减小ε值，ε值可根据奖励和回合数计算，增加智能体选择最优动作的概率，如果决策成功则ε值不变，保持原有随
【机 构】
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辽宁省通信网络与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61901079）； 装备发展部领域基金一般项目（61403110308）；
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针对军用无人机通信环境恶劣、信息传输可靠性要求较高的问题，提出一种基于深度双Q学习网络（DDQN）的多域联合认知抗干扰智能决策算法。首先通过能量检测法识别干扰信息，将干扰判别信息结果输入学习算法。然后利用DDQN算法与干扰环境交互感知，引入动态ε机制，根据奖励值与回合数动态调整ε值，如果决策失败则减小ε值，ε值可根据奖励和回合数计算，增加智能体选择最优动作的概率，如果决策成功则ε值不变，保持原有随机性，提高算法收敛速度。最后根据动态DDQN算法选择接入信道以及传输时间长度，传输时间长度根据当前信道受干扰程度进行动态调整。仿真结果表明，在不同传输时间和不同ε值的条件下，所提算法通信安全容量提升15%左右，收敛后平均决策成功率保持在95%左右，无人机通信系统整体抗干扰性能较好。
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