一种基于强化学习的短波侦察与干扰阵位优化方法

    公开(公告)号:CN116227345A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310140937.8

    申请日:2023-02-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的短波侦察与干扰阵位优化方法,包括如下步骤:步骤1,建立短波电磁干扰模型;步骤2,在步骤1建立的短波电磁干扰模型基础上,对干扰站参数进行离散划分;步骤3,进行多线程并行计算方案的设计,建立分层委托控制模型,实现分布式强化学习算法训练;步骤4,进行深度强化学习策略的部署,设计最终优化目标和期望回报,选择推理决策策略,生成最优干扰波形。本发明所公开的方法,进行对抗场景约束设计、电波环境包括信道衰落值等,并对短波通信干扰模型进行了充分的建模,模型以时域、空域、频域、功域等多个维度的长期特征为中心,可为后续干扰策略的探索提供支撑。

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