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题名对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法
被引量：15
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作者
张柏开
朱卫纲
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机构
航天工程大学电子与光学工程系
航天工程大学研究生院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期819-825,共7页
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基金
CEMEE国家重点实验室项目（2018Z0202B）资助课题
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文摘
基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network,DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。
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关键词
多功能雷达
干扰决策
深度q神经网络
认知电子战
先验知识
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Keywords
multifunctional radar(MFR)
jamming decision-making
deep q neural network(dqn)
cognitive electronic warfare
priori knowledge
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分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
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