Debido a la naturaleza abierta del canal inalámbrico, las redes inalámbricas son vulnerables a ataques de interferencia. En este documento, intentamos resolver el problema de anti-interferencia causado por interferencias inteligentes, que pueden ajustar adaptativamente el canal de interferencia y la potencia de interferencia. La interacción entre el transmisor legítimo y las interferencias se modela como un juego de suma no nula. Considerando que es desafiante para el transmisor y las interferencias adquirir la información del otro, proponemos dos esquemas de comunicación antijamming basados en el algoritmo Deep Q-Network (DQN) y el algoritmo de aprendizaje jerárquico (HL) para resolver el juego de suma no nula. Específicamente, el esquema basado en DQN tiene como objetivo resolver las estrategias antijamming en el dominio de frecuencia y el dominio de potencia directamente, mientras que el esquema basado en HL intenta encontrar las estrategias mixtas óptimas para el equilibrio de Nash. Se presentan resultados de simulación para validar la efectividad de los esquemas propuestos. Se muestra que el esquema basado en HL tiene un mejor rendimiento de convergencia y el esquema basado en DQN tiene una utilidad convergente más alta del transmisor. En el caso de un solo interferidor, el esquema basado en DQN logra el 80% de la utilidad del transmisor del caso sin interferencia, mientras que el esquema basado en HL logra el 63%.