一种基于强化学习的通信对抗干扰策略分配方法

本发明公开了一种基于强化学习的通信对抗干扰策略分配方法，包括以下步骤：S1:建立无线通信对抗场景模型；S2:构建与对抗场景交互的马尔科夫决策过程模型；S3:建立包含评估网络、目标网络和策略网络的干扰资源分配模型；S4:组合并训练前述无线通信对抗场景模型、马尔可夫决策过程模型以及深度强化学习模型，完成干扰策略分配。本发明基于强化学习技术，通过构建并训练强化学习模型，达到准确、快速实现干扰策略分配的目的。