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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121585296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610120580.0，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法与系统是由周权;牛英滔;赵丽屏;张宇思设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法与系统。所述方法包括：将抗非线性扫频干扰通信过程建模为马尔科夫决策过程，构建包括策略网络和价值网络的深度神经网络模型；在当前策略网络指导下，发射机与接收机同步执行上一时隙的传输信道选择决策，切换至对应信道进行数据通信，将接收机与干扰机的交互数据作为经验样本存入经验池，从经验池采样经验样本，利用近端策略优化算法和经验样本优化策略网络和价值网络的参数，并使用自适应优化算法完成模型权重的迭代更新，利用更新后的策略网络选择下一时隙的传输信道并反馈至发射机。采用本方法能够使无线通信系统自主学习最优抗干扰策略，高效抑制动态非线性扫频干扰。

本发明授权基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于近端策略优化的抗非线性扫频干扰通信方法，其特征在于，所述方法包括： 将抗非线性扫频干扰通信过程建模为马尔科夫决策过程，其中，每一时间步下，状态包括历史干扰轨迹、当前传输信道、当前干扰信道与传输信道的距离，动作包括下一时隙的传输信道选择，奖励值包括干扰规避效果对应的惩罚项与信道切换成本对应的惩罚项的乘积，且所述干扰规避效果惩罚项根据当前干扰信道与传输信道的距离梯度赋值； 构建包括策略网络和价值网络的深度神经网络模型；所述策略网络用于根据当前状态输出各传输信道的选择概率，所述价值网络用于评估当前状态的预估价值； 在当前策略网络指导下，发射机与接收机同步执行上一时隙的传输信道选择决策，切换至对应信道进行数据通信，将接收机与干扰机的交互数据作为经验样本存入经验池；所述交互数据包括上一状态、动作、奖励值和当前状态； 从经验池采样经验样本，利用近端策略优化算法和所述经验样本优化策略网络和价值网络的参数，并使用自适应优化算法完成模型权重的迭代更新； 利用更新后的策略网络选择下一时隙的传输信道并反馈至发射机。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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