一种基于长短期记忆的抗干扰学习的网络结构及学习方法，感知设备将采集的频谱环境构建为频谱瀑布图，并把得到的频谱瀑布图、发信机发射信号的频点和接收机发送反馈信号作为基于长短期记忆的卷积神经网络的输入，把抗干扰频率选择作为输出，传送给发信机，发信机根据选择的抗干扰频率发送信号。算法通过梯度下降法，依据反馈信号更新卷积神经网络的参数，从而增加成功选择出抗干扰频点的概率。循环迭代，直至达到在取得较好的效果或达到设定的迭代次数。本发明通过选择出躲避干扰信号的频率，提高了用户的在干扰环境下的吞吐量。