本发明公开了一种基于USRP平台的强化学习跳频通信抗干扰实现方法,包括步骤:在上位机的Labview上进行图形化编程,首先发射机端使用双阈值能量检测实现频谱感知,获取频谱状态信息;其次根据获得的频谱作为输入信息,更新Q学习的奖励表R,然后通过Q学习算法进行迭代训练,得到更新的Q表,继续监测频谱状态信息,在频谱状态发生改变后,根据上述步骤继续更新Q表,否则不更新Q表,保持原状态不变。当系统开始通信时,根据Q表进行跳频决策选择最优频谱子带跳频通信,从而实现智能化主动避免干扰的效果。本发明能实现灵活跳频,降低被干扰的概率;能有效提高频谱利用率,减少跳频次数,大大降低了系统开销。
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