62、多智能体宽带信号检测与囚犯合作网络模型研究

多智能体宽带信号检测与囚犯合作网络模型研究

1. 引言

在通信领域，早期调制载波电磁传输主要通过单一调制载波频率信号实现，检测信息承载信号相对容易。但随着技术发展，跳频（FH）载波传输方式出现，其载波频率按伪随机序列变化，虽增强了抗窄带干扰能力，但检测和跟踪难度增大。传统上，FH信号接收采用单宽带接收机分析输出，本文引入多智能体方法解决FH信号检测和特征化问题。同时，还介绍了一个考虑声誉影响的囚犯合作网络多智能体模型。

2. 宽带环境中的检测

宽带通信环境包含多个通信载波和加性高斯白噪声（AWGN）。FH信号表现为短脉冲，通常在功率谱图中需积分一段时间且信号多次访问固定频率时才可见。以下是其特点的简单示意：
| 信号类型 | 检测难度 | 抗干扰能力 |
| ---- | ---- | ---- |
| 单一调制载波频率信号 | 相对容易 | 较弱 |
| 跳频（FH）载波信号 | 较复杂 | 较强 |

3. 解调器智能体

引入解调器智能体概念，它是一种软件频率捷变元素，能解调给定中心频率的调制载波短脉冲。采用模拟幅度调制（AM）传输信息，调制公式为：
[s(t) = m(t) \cdot \cos(2\pi f_c t)]
其中，低频信号 (m(t)) 调制高频载波。时间 - 频率空间是解调器智能体的活动环境，其与环境的交互由规则集决定。

4. 学习算法 - 第一层强化学习

在多智能体环境中使用强化学习时，智能体交互影响复杂。在第一学习阶段，智能体可视为独立，其行动结果不直接影响其他智能体，仅在后续聚类分析阶段才关联结果。