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公开(公告)号：CN118311508A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410415598.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊强化学习的捷变频雷达时频域联合干扰方法，首先根据雷达信号处理流程，建立目标回波模型和干扰信号模型，将干扰机视为一个智能体，并将干扰机时频域联合干扰过程建模为广义马尔可夫决策过程，得到状态价值函数，利用提出的时域模糊Q学习算法和频域Q学习算法联合求解，最后得到干扰机干扰时间、载频选择策略。本发明的方法通过将干扰过程建模为广义马尔科夫决策过程，在频域中干扰机载频的选择视为动作，雷达载频视为状态，在时域中干扰机干扰时长的选择视为动作，每一条模糊规则视为状态，将时域推理出的干扰时长和雷达脉冲重复时间的相关熵和频域干扰JNSR乘积作为联合奖励函数，实现时频域联合干扰效果，有效实施干扰。
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公开(公告)号：CN116577730A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310083241.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变虚警检测的相控阵雷达联合空时资源分配方法，首先根据相控阵雷达信号接收机处理流程，建立目标回波信号和运动状态模型，通过建立的变虚警检测框架，构建信号空时资源调度模型，利用JBTA算法求解优化问题得到下一帧检测中各空域的信号空间、时间资源分配情况，并进行非均匀搜索，最后有效检测出真实目标的点迹，输出信号多域资源分配结果。本发明的方法通过建立变虚警检测框架，根据距离的不同设置不同的虚警概率，减少了虚假目标的同时，提高了远距目标的检测性能，同时加入了信号多域资源调度算法，提出了联合波束和时间资源调度方法，将更多的资源分配到威胁程度更大的空域中，增加了多阶段搜索的收敛速度和检测质量。
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公开(公告)号：CN118151104A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410140146.X
申请日：2024-01-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去中心化Q学习的组网雷达干扰与互扰消解方法，首先根据相控阵雷达信号处理流程，建立目标回波信号、干扰信号和互扰信号模型，其次分析雷达受干扰和受互扰的条件，建立基于SIJNR准则的多雷达频域资源调度优化模型，之后将每台雷达视作一个智能体，将多雷达协同抗干扰、抗互扰过程构建为广义的马尔可夫决策过程，并将频域资源调度优化模型转换为值函数优化模型，最后利用DQJIE算法求解该问题，得到各雷达的频率捷变策略。本发明的方法将多雷达协同抗干扰、抗互扰过程构建为广义的马尔可夫决策过程，在对抗扫频干扰的同时有效抑制系统内部的互扰，有效提高组网雷达探测性能。
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公开(公告)号：CN116125397A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310066921.7
申请日：2023-01-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的捷变频多雷达协同抗干扰方法，首先根据相控阵雷达信号处理流程，建立目标回波模型和干扰信号模型，将每个雷达均视为一个智能体，并将雷达协同抗干扰过程建模为广义马尔可夫决策过程，得到状态价值函数，利用提出的并行多智能体Q学习算法求解该问题，最后可以得到雷达载频选择策略。本发明的方法可以根据干扰当前所在频段，查表选择雷达合适的频段，从而避开干扰下一时刻可能的频段，通过将多雷达协同抗干扰过程建模为广义马尔科夫决策过程，雷达载频视为动作，干扰载频视为状态，SINR作为奖励函数，雷达之间相互合作，降低干扰对单个雷达的干扰程度，有效抑制扫频干扰。
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