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发明公开
一种基于强化学习的空域主瓣干扰抑制方法审中-公开

公开(公告)号：CN116679262A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310612735.9

申请日：2023-05-29

申请人： 南京理工大学

发明人： 郭山红 , 高健 , 韩阳 , 董祥 , 王郡 , 方威 , 盛卫星

IPC分类号： G01S7/36

摘要： 本发明提出了一种基于强化学习的空域主瓣干扰抑制方法，包括：对目标回波信号、噪声和干扰信号采样，获得雷达阵列天线接收信号矩阵；选择雷达作为智能体进行强化学习，确定智能体的状态空间和动作空间；基于步骤S2所设的智能体及其状态空间和动作空间，设计强化学习所需奖励信号；基于雷达阵列天线接收信号矩阵和步骤S2、S3所述内容构建的强化学习模型，采用DQN算法训练智能体，得到对干扰角度的预测；基于预测的干扰角度进行阻塞矩阵处理，对消主瓣干扰信号，完成主瓣抗干扰。本发明在固定干扰角度下，可以很快地锁定到干扰角度；当干扰角度变化时，快速跟随角度变化收敛到干扰角度，使系统输出信干噪比满足后续处理要求。