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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来源：北方有色网
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