基于强化学习的多雷达抗干扰算法研究

摘要： 针对多雷达系统在受到环境的扫频干扰下无法工作的问题，研究了基于深度强化学习的多雷达共存抗干扰算法。文中将环境划分为多个子频段，对干扰占用频段过程进行建模，用马尔可夫模型对多雷达系统进行建模；对双深度Q网络(Double DQN)强化学习算法进行改进，与门控单元循环神经网络相结合，使之能处理依赖于长时间序列的干扰问题；提出了基于门控循环记忆的深度确定性策略强化学习算法，针对Dou... （共7页）