中国人民解放军空军工程大学许华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法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：CN118740198B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410715023.4，技术领域涉及：H04B1/715；该发明授权一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法是由许华;饶宁;齐子森;蒋磊;彭翔设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法，包括：根据通信对抗场景构建跳频干扰资源分配问题；将跳频干扰资源分配问题建模为马尔可夫决策过程；随机初始化策略网络参数和判别器网络；对初始化的策略网络进行多次迭代，在每一次策略迭代过程中，基于双重置信域构建策略改进阶段和策略对抗模仿阶段；在策略改进阶段，基于TRPO算法对当前迭代中的初始分配策略进行优化，得到中间分配策略；在策略对抗模仿阶段，利用示例数据和当前迭代中初始分配策略的交互数据训练判别器网络优化中间分配策略，得到当前迭代的最终分配策略。本申请可以引导策略在稀疏奖励环境下正向优化，无需人为设计精细的奖励函数，节省资源耗费。
本发明授权一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于从非完美示例中学习的跳频干扰资源分配方法，其特征在于，包括： 根据通信对抗场景构建跳频干扰资源分配问题； 将所述跳频干扰资源分配问题建模为马尔可夫决策过程； 随机初始化策略网络参数和判别器网络； 对初始化的策略网络进行多次迭代，且在每一次迭代过程中，基于双重置信域构建策略改进阶段和策略对抗模仿阶段； 其中，在所述策略改进阶段，基于TRPO算法对当前迭代中的初始分配策略进行优化，得到中间分配策略； 在所述策略对抗模仿阶段，利用示例数据和当前迭代中初始分配策略的交互数据训练所述判别器网络以优化所述中间分配策略，得到最终分配策略； 所述基于TRPO算法对当前迭代中的初始分配策略进行优化，包括以下步骤： 通过初始分配策略与环境交互产生交互轨迹和外部奖励； 基于使交互轨迹的累积折扣奖励最大化构建目标函数； 在KKT条件下求解所述目标函数，得到所述中间分配策略的参数。
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