基于DRL的抗干扰电视频谱资源分配算法_鲍家旺.pdf

基于DRL的抗干扰电视频谱资源分配算法讲解了将认知无线电与能量采集技术相结合，以提升电视系统的频谱效率和能量效率的方法。文章指出由于无线信道的开放特性，频谱很容易遭受恶意用户的干扰攻击，从而导致系统吞吐量下降的问题。针对这一挑战，作者提出了一种新的解决方案，即将抗干扰频谱分配问题表述为一个没有先验知识的马尔可夫决策过程，并进一步引入一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的资源分配算法。该算法通过模拟实验，在多种不同的干扰环境下进行测试，证明其能够有效地减少恶意干扰对系统性能的影响，保持较高的频谱利用效率。此外，文章还探讨了物联网快速发展背景下，频谱资源需求增加以及由此引发的资源稀缺问题，同时强调了认知无线电作为解决此问题的有效工具，以及能量采集技术在延长网络使用寿命方面的作用。基于DRL的抗干扰电视频谱资源分配算法适用于通信工程、电子信息技术、物联网及相关的研究领域。特别是对于那些从事频谱管理和优化的研究人员和技术人员来说，本篇文章提供了宝贵的理论基础和技术手段。它不仅有助于理解如何应对频谱资源面临的恶意干扰挑战，还为实际应用中的频谱管理提供了具有创新性的方法论指导，尤其是涉及到智能频谱分配和抗干扰机制的设计。同时，文中提到的能量采集技术也适用于需要解决能源限制问题的各类无线传感网络设计者。