本发明提供了一种基于深度强化学习的共生无线电智能抗干扰方法，所述共生无线电网络包括发射器、接收器以及干扰器，包括：在每个时隙，发射机根据感测到的状态选择动作与环境交互；发射机收到奖励并感测下一个状态，所述奖励用于表示成功传输概率；获取预设置的DDQN模型，通过DDQN模型通过查找最佳动作值函数Q*(s，a)确定该动作对应的动作值；判断所述动作值是否为最佳动作值，且在所述动作值为最佳动作值时输出最佳奖励值。本发明提供的基于DDQN的模拟共生无线电网络和干扰器之间的对抗，Q网络使用Transformer编码器实现，以从原始频谱数据中有效地估计动作值，本发明能够有效地防御多种干扰攻击，从而最大限度地提高通信系统的成功传输率。
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来源：北方有色网
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