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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于双层R‑D3QN的雷达智能干扰决策方法及系统，方法如下：S1、初始化工作模式记忆库和信号参数记忆库大小、记忆库指针，初始化双层R‑D3QN当前值网络和目标值网络、学习率、折扣因子、贪婪因子、工作模式规则库、信号参数规则库；S2、设置训练样本门限值，网络参数更新间隔、训练样本抽取间隔及网络更新计数器，初始化训练步骤数x，设置总训练次数；S3、进行训练；S4、更新工作模式规则库、信号参数规则库；S5、返回执行S3，直到x达到总训练次数，得到训练好的两个R‑D3QN模型的当前值网络；S6、利用当前值网络，对识别的雷达工作模式和信号参数，选择价值最高的干扰策略和参数。本发明提高了雷达干扰决策能力，针对雷达的工作模式能选择合适的干扰。
主权项：1.基于双层R-D3QN的雷达智能干扰决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化工作模式记忆库和信号参数记忆库大小mem、记忆库指针index，初始化双层R-D3QN当前值网络和目标值网络、学习率α、折扣因子γ、贪婪因子ε、工作模式规则库、信号参数规则库；S2、设置训练样本门限值Nth，网络参数更新间隔time、训练样本抽取间隔Ntime，以及网络更新计数器count为0，初始化训练的步骤数x为1，设置总的训练次数N；Ntime＜Nth；S3、进行训练：干扰方根据得到的雷达工作模式和信号参数，选择干扰样式和干扰参数得到干扰反馈的奖励，并将干扰样本存储到工作模式记忆库和信号参数记忆库，当样本数量达到设置值时从中抽取样本并在工作模式规则库和信号参数规则库中选择对应的规则值进行网络训练；S4、更新工作模式规则库和信号参数规则库；S5、返回执行步骤S3的训练，直到x达到总的训练次数N，得到训练好的两个R-D3QN模型的当前值网络；S6、利用当前值网络，针对识别的雷达工作模式和信号参数，选择价值最高的干扰策略和干扰参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 双层R-D3QN的雷达智能干扰决策方法及系统
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