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    基于強化學習的WSN抗干擾方法、裝置、設備和介質

    836   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:00:47
    本申請提供的一種基于強化學習的WSN抗干擾方法、裝置、設備和介質，通過預設初始跳頻序列；初始化預設神經網絡模型中的權重和偏置，并定義強化學習方法的參數；令待測WSN網絡中所有節點依據所述初始跳頻序列以測試數據進行發送或接收，并獲取對應各所述節點傳輸情況的觀察值；依據觀察值采用隨機梯度下降法、及反向傳遞放算法更新權重和參數、及參數，據以調整初始跳頻序列并重復上一步驟，直至獲得穩定的對應待測WSN網絡的最終跳頻序列。本申請能夠針對無線傳感網中節點的受干擾情況，逐漸學習到最佳的跳頻序列以用于避開環境中干擾較強的信道，達到抗干擾的效果，同時可以將源節點的信息用盡量少的時間傳遞到目的節點，同時保證傳輸的可靠性。
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    “基于強化學習的WSN抗干擾方法、裝置、設備和介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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