基于CGAN的避扰通信决策网络离线式训练方法

摘要：

基于强化学习的避扰通信,由于需要不断地与环境交互从中学习到最优决策,其决策网络的训练时间受环境反馈速率的约束,通常耗时严重.针对这一问题,提出了一种离线式训练方法.构建出一种频谱虚拟环境生成器,可以快速生成大量的逼真合成频谱瀑布图,用于避扰通信决策网络训练.由于所提方法脱离真实环境反馈,形成离线式训练,进而显著提高模型训练效率.实验结果表明:与实时在线训练方法比较,所提离线式训练方法的训练时间可以减少50％以上.

关键词：强化学习、避扰通信、频谱瀑布图、条件生成对抗网络(CGAN)、离线式训练

所属期刊栏目：46

分类号：TN974;TP181

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1412-1421