《表2 相关参数设置：基于强化学习的功率与信道联合干扰方法研究》

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《基于强化学习的功率与信道联合干扰方法研究》

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本文主要研究如何在动态变化环境中利用强化学习找到最佳干扰策略，在保证干扰效果的同时降低干扰机被定位概率，并对所提算法的干扰性能进行了仿真分析，同时提出了随机干扰算法和基于Q学习的不考虑定位因素干扰算法。与所提学习算法进行对比，它能够更加直观反映所提干扰算法的干扰效果。随机干扰算法在每一个时隙通过随机选择干扰信道和功率进行干扰。基于Q学习的不考虑定位因素干扰算法是干扰机以恒定功率进行干扰，目标是使通信用户吞吐量降到最低。针对以上不同算法，仿真分析不同参数下的干扰性能。本文中干扰机功率等级设定为P={10 W，20W，40W}，在仿真通信环境中计算出被定位概率为Pra={0.1，0.2，0.5}。算法仿真中具体参数设置如表2所示，相关参数设置是参考文献和工作实际所得（所有仿真图数据为每50个点取平均）。