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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开的一种基于多智能体系统的隐蔽通信子载波频谱管理方法，通过将星地通信链路中噪声及干扰对信号的影响考虑进接收机处的噪声方差不确定性，获得星地通信链路噪声不确定性分布模型及噪声分布，设置子载波多智能体，隐蔽信号在不同时间段给不同频段的子载波分配不同的信号功率将导致子载波之间存在频域、时域、功率域的差别。通过以最大化累积通信吞吐量为目标，考虑信噪比门限、检测门限和功率约束，子载波间的合作关系构成隐蔽通信子载波多智能体优化调度模型，每个子载波智能体具有自己的状态和行为并用马尔科夫决策过程描述模型训练过程。通过学习联合Q值函数，求解全局最优策略集合，并对子载波频谱进行分割，能够动态适应环境变化，提高隐蔽通信子载波频谱的利用率。

主权项：1.一种基于多智能体系统的隐蔽通信子载波频谱管理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：将星地通信链路中噪声及干扰对信号的影响考虑进接收机处的噪声方差不确定性，获得噪声方差的估计值并引入噪声不确定性因子ρ，利用估计值建立截断高斯分布，获得星地通信链路噪声不确定性分布模型及噪声分布；步骤二：信号接收端接收到的每个子载波的信号，根据步骤一中构建星地通信链路噪声不确定性分布模型，设置子载波多智能体，隐蔽信号在不同时间段给不同频段的子载波分配不同的信号功率将导致子载波之间存在频域、时域、功率域的差别；子载波间的合作关系构成隐蔽通信子载波多智能体优化调度模型，每个子载波智能体具有自己的状态和行为并用马尔科夫决策过程描述模型训练过程；步骤三：根据所有子载波智能体共享相同的环境、目标函数、约束函数和奖励函数，且智能体间为协作关系，将所有智能体等效为一个“超级智能体”；沿用单智能体训练方法，根据状态和奖励值对当前策略进行评价的联合Q值函数对“超级智能体”进行训练，求解隐蔽通信子载波多智能体优化调度模型的子载波功率分配全局最优策略集合；通过将多个合作智能体等效为一个联合的“超级智能体”，增强子载波之间的合作；通过迁移单智能体方法迁移到这个“超级智能体”，环境中其他所有智能体等效为环境的一部分；步骤四：根据步骤三求解得到的子载波功率分配全局最优策略集合，确定子载波信号的带宽、中心频率信息并设计对应分割滤波器组，采用分割滤波器将原隐蔽信号在频域上进行分割，得到隐蔽信号的子谱并搬移到对应子载波信号的中心频率上，即基于多智能体系统实现隐蔽通信子载波频谱管理。

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