书籍详情
博弈学习通信抗干扰理论与方法
作者：贾录良
出版社：电子工业出版社
出版时间：2022-03-01
ISBN：9787121430633
定价：¥79.00
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内容简介
本书系统地介绍了博弈学习通信抗干扰理论与方法，主要介绍作者近年来在博弈学习通信抗干扰领域中的研究工作，主要内容包括基于Stackelberg博弈的功率控制抗干扰、基于分层学习的信道选择抗干扰、面向QoE的信道选择抗干扰、面向动态业务需求的信道选择抗干扰、面向动态频谱环境的多域抗干扰、基于多智能体强化学习的协作抗干扰以及基于干扰利用的协作抗干扰等。
作者简介
贾录良，男，博士，从事电子对抗领域教学与科研工作，发表相关学术论文30余篇，其中以作者（通信作者）发表SCI期刊论文7篇，其中IEEE一区1篇、二区3篇。
目录
目 录
第1章 概述 1
1.1 博弈学习通信抗干扰的研究
背景 1
1.2 博弈学习通信抗干扰的来源 4
1.3 本书的主要研究内容 7
第2章 博弈学习通信抗干扰的基础知识 9
2.1 通信抗干扰的基础知识 9
2.1.1 基本概念 9
2.1.2 通信干扰的内涵 12
2.1.3 通信抗干扰的内涵 13
2.1.4 通信抗干扰技术的分类 14
2.1.5 通信抗干扰技术的发展 16
2.2 博弈论的基础知识 17
2.2.1 博弈论简介 17
2.2.2 均衡分析 18
2.3 典型博弈模型 19
2.3.1 势能博弈 19
2.3.2 Stackelberg博弈 19
2.3.3 马尔可夫博弈 20
2.4 博弈学习框架 20
2.4.1 博弈学习的一般框架 20
2.4.2 Stackelberg博弈架构中
的博弈学习框架 22
2.5 国内外相关研究动态 23
2.5.1 功率控制抗干扰的研究
现状 23
2.5.2 信道选择抗干扰的研究
现状 24
2.5.3 多域抗干扰的研究现状 25
2.5.4 协作抗干扰的研究现状 25
2.6 本章小结 27
第3章 基于Stackelberg博弈的功率
控制抗干扰 28
3.1 系统模型 29
3.2 连续策略条件下的贝叶斯Stackelberg博弈功率控制
抗干扰 29
3.2.1 问题描述 29
3.2.2 博弈均衡分析与求解 30
3.3 离散策略条件下的分层功率
控制抗干扰 34
3.3.1 问题描述 34
3.3.2 博弈均衡分析 36
3.3.3 分层功率控制算法 36
3.4 仿真结果与分析 38
3.4.1 连续策略条件下的性能
分析 38
3.4.2 离散策略条件下的性能
分析 40
3.5 本章小结 43
第4章 基于Stackelberg博弈的多用户
功率控制抗干扰 44
4.1 系统模型和问题建模 45
4.1.1 系统模型 45
4.1.2 问题建模 46
4.2 不完全信息条件下的抗干扰
贝叶斯Stackelberg博弈 48
4.2.1 博弈模型 48
4.2.2 均衡分析与求解 51
4.3 仿真结果与分析 54
4.3.1 收敛性分析 55
4.3.2 不完全信息和观测误差
对效用的影响 56
4.3.3 位置变化对效用的影响 57
4.4 本章小结 59
第5章 基于分层学习的信道选择
抗干扰 60
5.1 系统模型和问题建模 61
5.1.1 系统模型 61
5.1.2 问题建模 61
5.2 信道选择抗干扰博弈 62
5.2.1 博弈模型 62
5.2.2 均衡分析 64
5.3 分层学习信道选择算法 66
5.3.1 算法描述 66
5.3.2 收敛性分析 68
5.4 仿真结果与分析 69
5.4.1 算法收敛性 69
5.4.2 性能比较 71
5.5 本章小结 75
第6章 面向QoE的信道选择抗干扰 76
6.1 系统模型和问题建模 77
6.1.1 系统模型 77
6.1.2 路径损耗模型 77
6.1.3 问题建模 78
6.2 信道选择抗干扰博弈 80
6.2.1 博弈模型 80
6.2.2 均衡分析 80
6.3 信道选择抗干扰算法 82
6.3.1 算法描述 82
6.3.2 收敛性分析 84
6.3.3 基于同步对数线性学习
的信道选择抗干扰算法 85
6.4 仿真结果与分析 86
6.4.1 算法收敛性 87
6.4.2 性能比较 89
6.4.3 用户需求分集增益评估 91
6.5 本章小结 92
第7章 面向动态业务需求的信道选择
抗干扰 93
7.1 系统模型和问题建模 94
7.1.1 系统模型 94
7.1.2 问题建模 98
7.2 信道选择抗干扰博弈 98
7.2.1 博弈模型 98
7.2.2 均衡分析 99
7.3 信道选择抗干扰算法 100
7.3.1 算法描述 100
7.3.2 收敛性分析 101
7.4 仿真结果与分析 102
7.4.1 算法收敛性 103
7.4.2 性能比较 103
7.5 本章小结 106
第8章 面向动态频谱环境的多域
抗干扰 107
8.1 系统模型 108
8.2 多域抗干扰架构 109
8.3 多域抗干扰算法分析 112
8.3.1 功率控制抗干扰博弈 112
8.3.2 基于MAB的信道选择 115
8.4 仿真结果与分析 117
8.4.1 悔恨值性能分析 117
8.4.2 长期回报性能分析 120
8.5 本章小结 122
第9章 基于多智能体强化学习的协作
抗干扰 123
9.1 多用户协作抗干扰算法 124
9.1.1 系统模型 124
9.1.2 问题建模 125
9.1.3 算法描述 126
9.2 动态拓扑条件下的多用户协作
抗干扰算法 128
9.2.1 系统模型 128
9.2.2 问题建模 130
9.2.3 算法描述 132
9.3 仿真结果与分析 134
9.3.1 多用户协作抗干扰决策
算法性能分析 134
9.3.2 动态拓扑条件下的多用户协作抗干扰算法性能分析 138
9.4 本章小结 144
第10章 基于干扰利用的协作抗干扰 145
10.1 系统模型和问题建模 146
10.1.1 系统模型 146
10.1.2 问题建模 146
10.2 多用户抗干扰接入博弈模型 147
10.2.1 博弈模型 147
10.2.2 均衡分析 148
10.3 基于协调学习的动态频谱
接入抗干扰算法 149
10.3.1 MAC层协议 150
10.3.2 算法描述 151
10.3.3 算法复杂度、公平性
和可行性分析 152
10.4 仿真结果与分析 154
10.4.1 干扰设置 155
10.4.2 仿真分析 156
10.4.3 移动性场景讨论 161
10.5 本章小结 162
第11章 未来研究方向展望 163
11.1 本书工作总结 163
11.2 未来展望 164
参考文献 167
第1章 概述 1
1.1 博弈学习通信抗干扰的研究
背景 1
1.2 博弈学习通信抗干扰的来源 4
1.3 本书的主要研究内容 7
第2章 博弈学习通信抗干扰的基础知识 9
2.1 通信抗干扰的基础知识 9
2.1.1 基本概念 9
2.1.2 通信干扰的内涵 12
2.1.3 通信抗干扰的内涵 13
2.1.4 通信抗干扰技术的分类 14
2.1.5 通信抗干扰技术的发展 16
2.2 博弈论的基础知识 17
2.2.1 博弈论简介 17
2.2.2 均衡分析 18
2.3 典型博弈模型 19
2.3.1 势能博弈 19
2.3.2 Stackelberg博弈 19
2.3.3 马尔可夫博弈 20
2.4 博弈学习框架 20
2.4.1 博弈学习的一般框架 20
2.4.2 Stackelberg博弈架构中
的博弈学习框架 22
2.5 国内外相关研究动态 23
2.5.1 功率控制抗干扰的研究
现状 23
2.5.2 信道选择抗干扰的研究
现状 24
2.5.3 多域抗干扰的研究现状 25
2.5.4 协作抗干扰的研究现状 25
2.6 本章小结 27
第3章 基于Stackelberg博弈的功率
控制抗干扰 28
3.1 系统模型 29
3.2 连续策略条件下的贝叶斯Stackelberg博弈功率控制
抗干扰 29
3.2.1 问题描述 29
3.2.2 博弈均衡分析与求解 30
3.3 离散策略条件下的分层功率
控制抗干扰 34
3.3.1 问题描述 34
3.3.2 博弈均衡分析 36
3.3.3 分层功率控制算法 36
3.4 仿真结果与分析 38
3.4.1 连续策略条件下的性能
分析 38
3.4.2 离散策略条件下的性能
分析 40
3.5 本章小结 43
第4章 基于Stackelberg博弈的多用户
功率控制抗干扰 44
4.1 系统模型和问题建模 45
4.1.1 系统模型 45
4.1.2 问题建模 46
4.2 不完全信息条件下的抗干扰
贝叶斯Stackelberg博弈 48
4.2.1 博弈模型 48
4.2.2 均衡分析与求解 51
4.3 仿真结果与分析 54
4.3.1 收敛性分析 55
4.3.2 不完全信息和观测误差
对效用的影响 56
4.3.3 位置变化对效用的影响 57
4.4 本章小结 59
第5章 基于分层学习的信道选择
抗干扰 60
5.1 系统模型和问题建模 61
5.1.1 系统模型 61
5.1.2 问题建模 61
5.2 信道选择抗干扰博弈 62
5.2.1 博弈模型 62
5.2.2 均衡分析 64
5.3 分层学习信道选择算法 66
5.3.1 算法描述 66
5.3.2 收敛性分析 68
5.4 仿真结果与分析 69
5.4.1 算法收敛性 69
5.4.2 性能比较 71
5.5 本章小结 75
第6章 面向QoE的信道选择抗干扰 76
6.1 系统模型和问题建模 77
6.1.1 系统模型 77
6.1.2 路径损耗模型 77
6.1.3 问题建模 78
6.2 信道选择抗干扰博弈 80
6.2.1 博弈模型 80
6.2.2 均衡分析 80
6.3 信道选择抗干扰算法 82
6.3.1 算法描述 82
6.3.2 收敛性分析 84
6.3.3 基于同步对数线性学习
的信道选择抗干扰算法 85
6.4 仿真结果与分析 86
6.4.1 算法收敛性 87
6.4.2 性能比较 89
6.4.3 用户需求分集增益评估 91
6.5 本章小结 92
第7章 面向动态业务需求的信道选择
抗干扰 93
7.1 系统模型和问题建模 94
7.1.1 系统模型 94
7.1.2 问题建模 98
7.2 信道选择抗干扰博弈 98
7.2.1 博弈模型 98
7.2.2 均衡分析 99
7.3 信道选择抗干扰算法 100
7.3.1 算法描述 100
7.3.2 收敛性分析 101
7.4 仿真结果与分析 102
7.4.1 算法收敛性 103
7.4.2 性能比较 103
7.5 本章小结 106
第8章 面向动态频谱环境的多域
抗干扰 107
8.1 系统模型 108
8.2 多域抗干扰架构 109
8.3 多域抗干扰算法分析 112
8.3.1 功率控制抗干扰博弈 112
8.3.2 基于MAB的信道选择 115
8.4 仿真结果与分析 117
8.4.1 悔恨值性能分析 117
8.4.2 长期回报性能分析 120
8.5 本章小结 122
第9章 基于多智能体强化学习的协作
抗干扰 123
9.1 多用户协作抗干扰算法 124
9.1.1 系统模型 124
9.1.2 问题建模 125
9.1.3 算法描述 126
9.2 动态拓扑条件下的多用户协作
抗干扰算法 128
9.2.1 系统模型 128
9.2.2 问题建模 130
9.2.3 算法描述 132
9.3 仿真结果与分析 134
9.3.1 多用户协作抗干扰决策
算法性能分析 134
9.3.2 动态拓扑条件下的多用户协作抗干扰算法性能分析 138
9.4 本章小结 144
第10章 基于干扰利用的协作抗干扰 145
10.1 系统模型和问题建模 146
10.1.1 系统模型 146
10.1.2 问题建模 146
10.2 多用户抗干扰接入博弈模型 147
10.2.1 博弈模型 147
10.2.2 均衡分析 148
10.3 基于协调学习的动态频谱
接入抗干扰算法 149
10.3.1 MAC层协议 150
10.3.2 算法描述 151
10.3.3 算法复杂度、公平性
和可行性分析 152
10.4 仿真结果与分析 154
10.4.1 干扰设置 155
10.4.2 仿真分析 156
10.4.3 移动性场景讨论 161
10.5 本章小结 162
第11章 未来研究方向展望 163
11.1 本书工作总结 163
11.2 未来展望 164
参考文献 167
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