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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院

摘要：本发明公开了一种频谱博弈决策的智能迭代方法和装置，所述方法包括：获取任务信息、在线知识库和离线数据集；利用训练完毕的频谱博弈装备决策模型，对所述任务信息进行处理，得到干扰信息；所述频谱博弈装备决策模型与在线知识库相连接；利用所述干扰信息的干扰信号参数，生成干扰信号；将所述干扰信号，按照所述干扰方式，发送至干扰目标；采集得到干扰目标发出的反馈信息；利用所述干扰信息、任务信息和反馈信息，对干扰决策评估模型的离线数据库进行更新；所述离线数据库，与所述干扰决策评估模型相连接；利用更新后的离线数据库，对所述干扰决策评估模型进行训练处理；利用训练后的所述干扰决策评估模型，对所述在线知识库进行更新；利用更新后的在线知识库，对所述频谱博弈装备决策模型进行训练更新，实现对频谱博弈决策的智能迭代。本发明方法解决了算法训练高质量样本数据难收集的难题，采用实时频谱博弈对抗思路，通过构建双环路，形成电磁频谱博弈闭环，大幅提高目标侧与干扰侧智能算法的学习效率。

主权项：1.一种频谱博弈决策的智能迭代方法，其特征在于，包括：S1，获取任务信息、在线知识库和离线数据集；所述任务信息，包括干扰目标信息和目标信号信息；所述目标信号信息，包括载频、带宽、码元速率、幅度、调制类型；所述在线知识库的数据，包括目标信息和对应的干扰信息；所述离线数据集，包括离线数据；所述离线数据，包括目标信号信息、干扰信号参数、干扰方式信息和干扰效果值；S2，利用训练完毕的频谱博弈装备决策模型，对所述任务信息进行处理，得到干扰信息；所述频谱博弈装备决策模型与在线知识库相连接；所述干扰信息，包括干扰信号参数和干扰方式信息；所述干扰信号参数，包括干扰信号中心频率、带宽、占空比、调制方式；所述干扰方式信息的取值，包括压制干扰、欺骗干扰、灵巧式干扰；S3，利用所述干扰信息的干扰信号参数，生成干扰信号；将所述干扰信号，按照所述干扰方式，发送至干扰目标；采集得到干扰目标发出的反馈信息；所述反馈信息，包括干扰后信号信息；S4，利用所述干扰信息、任务信息和反馈信息，对干扰决策评估模型的离线数据库进行更新；所述离线数据库，与所述干扰决策评估模型相连接；S5，利用更新后的离线数据库，对所述干扰决策评估模型进行训练处理；S6，利用训练后的所述干扰决策评估模型，对所述在线知识库进行更新；S7，利用更新后的在线知识库，对所述频谱博弈装备决策模型进行训练更新，实现对频谱博弈决策的智能迭代；所述频谱博弈装备决策模型，包括第一输入模块、第一卷积模块、深度可分离卷积模块、第一升维卷积模块、第二升维卷积模块、第三升维卷积模块、第四升维卷积模块、第二卷积模块、第一池化模块、第三卷积模块、第四卷积模块、第五卷积模块、第六卷积模块、第二池化模块、第七卷积模块、第二全连接模块；所述第一输入模块的输入端，用于接收所述目标信号信息；所述第一输入模块的输出端，与所述第一卷积模块的输入端相连接；所述第一卷积模块的输出端，与所述深度可分离卷积模块的输入端相连接；所述深度可分离卷积模块的输出端，与所述第一升维卷积模块的输入端相连接；所述第一升维卷积模块的输出端，与所述第二升维卷积模块的输入端相连接；所述第二升维卷积模块的输出端，与所述第三升维卷积模块的输入端相连接；所述第三升维卷积模块的输出端，与所述第四升维卷积模块的输入端相连接；所述第四升维卷积模块的输出端，与所述第二卷积模块的输入端相连接；所述第二卷积模块的输出端，与所述第一池化模块的输入端相连接；所述第一池化模块的输出端，与所述第三卷积模块的输入端相连接；所述第三卷积模块的输出端，与所述第四卷积模块的输入端相连接；所述第四卷积模块的输出端，与所述第五卷积模块的输入端相连接；所述第五卷积模块的输出端，与所述第六卷积模块的输入端相连接；所述第六卷积模块的输出端，与所述第二池化模块的输入端相连接；所述第二池化模块的输出端，与所述第七卷积模块的输入端相连接；所述第七卷积模块的输出端，与所述第二全连接模块的输入端相连接；所述第二全连接模块的输出端，用于输出所述干扰信息；所述干扰决策评估模型，包括输入模块、评估模块、决策网络；所述评估模块，包括行为评估网络和目标评估网络；所述输入模块，利用输入端接收数据，并利用各个输出端，将所述输入端接收的数据输出；所述决策网络的输入端，与所述输入模块的输出端相连接；所述行为评估网络的输入端，与所述输入模块的输出端相连接；所述行为评估网络的输出端，与所述目标评估网络的输入端相连接；所述决策网络的输入端，与所述目标评估网络的输出端相连接；所述行为评估网络的输入端，与所述决策网络的输出端相连接；所述决策网络，包括：第一输入层、第一隐藏层、第一上采样层、第一卷积层、第二隐藏层、第三隐藏层和第一输出层；所述行为评估网络，包括：第二输入层、第四隐藏层、第二上采样层、第五隐藏层、第二卷积层、第一残差注意力层和第二输出层；所述目标评估网络，包括：第三输入层、第六隐藏层、第七隐藏层、第八隐藏层和第三输出层；所述第一至第八隐藏层，均采用全连接网络来实现；所述行为评估网络，用于对输入的目标信号信息和干扰信号参数进行处理，得到第一估计值；利用参数更新值，对其参数进行更新；所述目标评估网络，对所述目标信号信息和干扰方式信息进行处理，得到干扰效果值；利用参数更新值，对其参数进行更新；所述决策网络，用于对所述目标信号信息、干扰效果值进行处理，得到干扰信号参数和干扰方式信息，作为所述干扰决策评估模型的输出；利用参数更新值，对其参数进行更新。

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