公开(公告)号：CN118984206A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411067906.5

申请日：2024-08-06

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 李欣隆 ,  闫红超 ,  鲍志宇 ,  高晓腾 ,  石雨萌

IPC: H04K3/00 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于多级剪枝轻量化网络的通信干扰策略生成方法，属于人工智能和强化学习技术领域。本方法包括使用基于PDQN的多层强化学习网络模型进行通信干扰策略生成建模，并使用多级剪枝进行模型轻量化，以符合在算力较低平台的部署，轻量化后的模型包括Q‑Network和Actor，分别输出干扰类型和相应参数，并采用双阶阈值策略加快训练速度，最后构造基于对抗策略的奖励函数，用于引导频率对齐，并模型以较少的干扰资源实现目标误码率。通过基于多级剪枝轻量化网络的通信干扰策略生成方法，实现了通信对抗方对通信方的智能认知干扰，并通过轻量化方法解决了其在算力较低平台的部署问题，同时模型设计多种更新加速方法，提升了学习效率，贴近通信对抗需求。