El algoritmo CSMA/CA utiliza el mecanismo de retroceso binario para resolver el problema de acceso al canal multiusuario, pero este mecanismo es vulnerable a ataques de interferencia. La investigación existente utiliza el salto de canal para evitar la interferencia, pero este método falla cuando el canal es limitado o difícil de cambiar. Para abordar este problema, primero proponemos un modelo de proceso de decisión de Markov (MDP) con ventana de contención (CW) como estado, rendimiento como valor de recompensa y acción de retroceso como variable de control. Con base en esto, diseñamos un protocolo inteligente CSMA/CA basado en aprendizaje por refuerzo distribuido. Específicamente, cada nodo adopta la toma de decisiones de aprendizaje distribuido, que necesita consultar y actualizar información de un equipo de recopilación de estado central (SCE). Mejora su capacidad antijamming al aprender de diferentes entornos y adaptarse a ellos. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto es significativamente mejor que los algoritmos CSMA/CA y SETL tanto en entornos de interferencia como en entornos sin interferencia. Y tiene poca diferencia de rendimiento con el aumento en el número de nodos, mejorando efectivamente el rendimiento antijamming. Cuando el nodo de comunicación es 10, los rendimientos normalizados del algoritmo propuesto en entornos sin interferencia, interferencia intermitente e interferencia aleatoria aumentan en un 28,45%, 21,20% y 17,07%, respectivamente, y las tasas de colisión disminuyen en un 83,93%, 95,71% y 81,58%, respectivamente.