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专利号: 2024107836643
申请人: 郑州玟长信息科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:授权未缴费
专利领域: 电通信技术
更新日期:2025-03-31
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述该方法包括以下步骤:步骤一:构建无线通信系统中单次通信的干扰决策方案;

步骤二:构建无线通信系统中多次通信的干扰决策方案;

步骤三:基于单次通信干扰决策和多次通信干扰决策,测试通信系统当前的抗干扰效果;

步骤四:根据测试的干扰效果反馈通信系统中设定的单次通信和多次通信干扰决策方案的效率。

2.根据权利要求1所述的一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述构建无线通信系统中单次通信的干扰决策方案的具体步骤,包括:步骤11:在单次通信干扰模型中,通过干扰控制机发射干扰信号干扰通信接收机接收到的信号,使其解码后得到的信息发生错误,而无法继续进行正常通信;

步骤12:构建干扰控制机在面对被干扰方的未知通信状态时的干扰动作选取策略,在对干扰动作选取策略中通过对干扰知识库进行建模,并基于干扰知识库实现干扰动作的推荐,利用算法在较短的迭代周期内得到有效的干扰动作;

步骤13:通过与通信环境交互,不断获取来自通信环境的反馈,以最大化累计反馈值为优化目标,估计采取每种动作能够获得的反馈期望;

步骤14:选取能够获得最大反馈期望值的动作,在单次通信干扰的场景下,反馈值为被干扰方接收机解调信号后的误比特率,干扰机可通过观测通信发射机和接收机间交换对误比特率进行估计。

3.根据权利要求2所述的一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述通信系统中多次通信的干扰决策,包括:利用多干扰机在协同遂行干扰决策,通过指定其中一个干扰机作为干扰决策的控制中心,利用该控制中心从分布的受控干扰机那里获得通信系统中多次通信环境下的信号信息,并利用各种优化的遗传算法和蚁群算法实现干扰资源的最优配置,将多主体强化学习算法用于多干扰机协同干扰决策,通过与多通信环境交互的方式,构建无线通信系统中多次通信的干扰策略方案。

4.根据权利要求3所述的一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述构建多次通信的干扰决策方案的具体方法步骤,包括:步骤21:在无线通信系统中多次通信的干扰决策初始化阶段,干扰控制中心在每轮干扰周期中将通信组网中的节点随机分组,然后依次选取每组节点进行干扰;

步骤22:当在面对具有未知拓扑结构的多通信时,通过干扰机系统与通信组网的不断交互,再通过干扰中心随机选取节点进行干扰,不断增加干扰历史数据;

步骤23:对多次通信环境下的干扰动作进行收集,并记录通信拓扑组网的反馈信息,建立并更新干扰历史数据库,将其收敛到较优的干扰决策上;

步骤24:基于干扰历史数据,对通信组网节点重要度知识进行挖掘,并对干扰知识终端先前记录的知识进行更新,同步通过对潜藏在干扰历史数据中的通信组网节点重要度知识也进行挖掘;

步骤25:最后基于挖掘出的知识图谱进行多干扰机协同决策知识策略的构建,根据构建的策略指导干扰控制中心迭代的选取最优通信组网节点组合进行进一步干扰,优化无线通信系统中多次通信的干扰决策方案。

5.根据权利要求4所述的一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述测试通信系统当前的抗干扰效果的方法步骤,包括:步骤31:利用通信系统中具有感知功能的通信节点对干扰环境进行感知,判断当前的干扰环境是单次通信环境还是多次通信环境,并获得对应通信环境下的干扰类型、干扰功率的决策信息;

步骤32:利用通信系统中具有决策功能的决策节点,通过感知信息对干扰抑制方式进行决策,在决策方案中,根据不同的干扰类型,选择不同的干扰决策方式;

步骤33:通信系统工作时,系统实时监测通信信道中的干扰情况,在监测到干扰信号后,对干扰信号进行识别,并使用相关算法估计出干扰信号的中心频率和带宽,然后将这些存在干扰的频点从通信系统的跳频图案中剔除;

步骤34:在无线通信系统进行单次通信的过程中,利用干扰认知技术检测识别当前的干扰类型以及参数,根据制定的准则做出相应的干扰决策,调整通信的频率、功率以及编码方式的参数;

步骤35:当工作频带内存在多音、部分频带干扰等频域干扰时,进行频域干扰抑制测试,当工作频带内存在线性调频、噪声调频等干扰时,进行干扰重构与对消测试,当工作频带内存在脉冲干扰等时域干扰时,进行时域干扰抑制测试;

步骤36:基于通信系统中的专家知识库实时计算通信的收益矩阵,基于单次通信和多次通信中干扰方和通信方在未知对方策略的情况下的收益矩阵,通过求解收益矩阵得到每个干扰策略的收益,将该收益作为干扰效果评估结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于通信系统的决策方法,其特征在于:所述反馈通信系统中设定的单次通信和多次通信干扰决策方案效率的步骤,包括:利用干扰控制中心通过试错的方式与通信系统中单次通信和多次通信环境进行交互,并从获得的反馈信息中判断当前策略的干扰效果,进而依据相关算法或规则决定下一步干扰策略;

干扰控制中心通过截获通信方的传输信号进行特征分析,提取传输信号的多项特征进行干扰效能在线评估,将效能评估结果作为奖赏进行学习,干扰控制中心选取由多维参数构成的干扰策略,基于若干次干扰数据,形成干扰信号对通信系统中的通信方进行干扰交互,评估通信系统中的通信方受干扰影响程度,采用最大最小策略分别计算通信系统中单次通信方和多次通信方所采取的干扰策略的最小收益,获取通信系统产生的抗干扰效果。

7.执行如权利要求1所述的一种基于通信系统的决策方法的决策系统,其特征在于:所述该系统包括:干扰决策方案模块,用于构建无线通信系统中通信端的干扰决策方案;

抗干扰效果测试模块,用于基于通信干扰决策测试通信系统当前的抗干扰效果;

决策方案效率反馈模块,用于根据测试的干扰效果反馈通信系统中设定的单次通信和多次通信干扰决策方案的效率。

8.根据权利要求7所述的决策系统,其特征在于:所述干扰决策方案模块包括:单次通信干扰模块,用于通过单次通信干扰模型控制干扰控制机干扰单次通信接收机接收到的信号;

多次通信干扰模块,用于通过与多通信环境交互的方式,构建无线通信系统中多次通信的干扰策略方案;

干扰动作选取策略模块,用于构建干扰控制机在面对被干扰方的未知通信状态时的干扰动作选取策略;

协同遂行干扰决策模块,用于利用多干扰机进行协同遂行干扰决策。

9.根据权利要求8所述的决策系统,其特征在于:所述抗干扰效果测试模块包括:干扰环境感知模块,用于利用通信系统中具有感知功能的通信节点对干扰环境进行感知;

决策信息获取模块,用于获取对应通信环境下的干扰类型、干扰功率的决策信息;

干扰决策方式选择模块,用于根据不同的干扰类型选择不同的干扰决策方式;

干扰信号识别模块,用于对干扰信号进行识别。

10.根据权利要求9所述的决策系统,其特征在于:所述决策方案效率反馈模块包括:反馈信息获取模块,用于从进行交互的通信环境中获取干扰策略带来的干扰反馈信息;

干扰效果判断模块,用于从获得的反馈信息中判断当前策略的干扰效果;

信号特征分析模块,用于扰控制中心通过截获通信方的传输信号进行特征分析;

抗干扰效果获取模块,用于获取通信系统产生的抗干扰效果。