[发明专利]基于深度强化学习的雷达干扰决策方法有效
| 申请号： | 202010029684.3 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111199127B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 饶鲜;李永锋;董春曦;董阳阳;刘明明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/16;G06K9/62;G01S7/38 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习的雷达干扰决策方法，主要解决现有技术中决策仅依赖干扰方做决策导致决策结果片面，及工作模式识别慢导致决策效率低的问题。其实现方案为：1)根据工作模式的特征信号生成训练集训练雷达工作模式识别器；2)根据工作模式的最小威胁值构造判决器；3)构建雷达方的工作模式转移矩阵；4)构建干扰方的干扰收益矩阵；5)构建包括雷达工作模式识别器、判决器、雷达方和干扰方的干扰决策系统；7)随机采样仿真信号，输入干扰决策系统进行选取干扰策略的工作，直到满足决策输出条件，输出决策结果。本发明提高了决策的效率和决策结果的可信度，可用于当干扰方侦察到雷达的特征信号时，保证干扰方做出最优的干扰策略。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 雷达 干扰 决策 方法 | ||
【主权项】：
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