[发明专利]基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法

说明书

本发明提供一种基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能抗干扰决策模型；步骤二：初始化量子球队人员分配；步骤三：令量子球队两两对抗，进行淘汰赛；步骤四：决出冠军，进行比较；步骤五：判断t是否到达最大迭代次数，如达到则终止迭代；如未达到，则令t＝t+1，y＝1后返回步骤三继续执行；步骤六：输出最后一赛季的冠军球队人员分配作为最优解。本发明所设计的基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法能够得到比粒子群算法更优秀的结果，说明了本方法的可靠性，能在创建少量种群的情况下进行运算而不会陷入局部最优解。

技术领域

本发明涉及一种智能抗干扰决策方法，尤其涉及一种基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，属于通信抗干扰领域。

背景技术

在现代和未来通信中，高效、高质量和低耗能都是不可或缺的要求，是通信过程是否合格的重要检测标准。随着全世界信息交互的增加，全球信息化程度进一步提高，通信环境也出现了诸多变化，这导致通信系统面临更加复杂的干扰，这些干扰可能导致通信质量下降甚至无法完成通信。面对复杂通信环境的挑战，通信系统的抗干扰性能势必要提高。

智能抗干扰决策技术是提升通信系统抗干扰性能的一种方法，决策过程是以一定通信要素，例如信道编码方式、编码码率、信息发送功率等为变量，根据误码率、编码效率、能量使用等要素为判断标准，在一个巨大的解空间中智能搜索出最优解。

贪婪选择机制保证在每次循环中，所经历过的最优解不会被替换，保存从循环开始至今的最优解，可以在很大程度上加速决策的收敛速度。

根据对已有文献的查阅发现，冉雨等在《信号处理》(2019,35(02):240-249)上发表的“基于改进人工蜂群算法的认知抗干扰智能决策技术研究”中对抗干扰优劣程度估计参数进行了归一化处理，并通过不同权重设计符合要求的目标函数，但其算法收敛性能与侦查峰数量和蜜源淘汰门限的设置有较大关系，且复杂度较高。李明等在《信号处理》(2020,36(08):1253-1262)上发表的“基于有限零和博弈和变换域优选的智能抗干扰策略研究”中，将干扰视作由恶意干扰机所发出，运用博弈论实现双方对抗优化，最终收敛于纳什均衡点，但其干扰模式限定在有限种类中，与实际情况略有偏差。

上述研究在智能抗干扰问题上虽然都能有相应的作用，但其算法的复杂程度和对实际情况的模拟都存在一定问题。因此需要设计一种更为完整、简洁的智能抗干扰决策方法，能减少算法的复杂程度，更贴近实际情况地抗干扰。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有方法的缺点和不足，本发明设计了一种智能抗干扰决策方法，使用贪婪选择的量子世界杯竞争机制对抗干扰方法进行选择，通过计算各方法所得到的收益分数，调整抗干扰方法中的参数，并通过贪婪选择机制加速决策的收敛，从而输出收益分数最高的抗干扰方式。

本发明的目的是这样实现的：

基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，包括如下步骤：

步骤一：建立智能抗干扰决策模型；

步骤二：初始化量子球队人员分配；

步骤三：令量子球队两两对抗，进行淘汰赛；

步骤四：决出冠军，进行比较；

步骤五：判断t是否到达最大迭代次数，如达到则终止迭代；如未达到，则令t＝t+1，y＝1后返回步骤三继续执行；

步骤六：输出最后一赛季的冠军球队人员分配作为最优解.

所述步骤一具体为：