基于频谱态势数据学习的多用户协同抗扰用频方法及系统

本发明公开了基于频谱态势数据学习的多用户协同抗扰用频方法，其特征在于：用户将当前时刻所感知得到的频谱矩阵输入预先训练的神经网络，输出用户对不同信道的满意度，用户选择满意度最高的信道用频；在无需用户间信息交互、不依赖中心协调机制的前提下，针对动态电磁环境中多样化的外部干扰问题，使各用户能够基于独立感知与分布式学习，自主规避干扰并优化频谱使用。该方法通过多智能体并行学习架构，使每个用户仅依赖本地感知即可实现协同抗干扰，在提升频谱利用率的同时，有效避免用户间互干扰和恶意干扰，适用于对抗性强、频谱快速变化的复杂通信场景。