基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计_陈涛.pdf

基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计讲解了如何通过深度强化学习算法（DQN）实现对探测干扰一体化信号波形的设计与优化。文章探讨了在现代复杂电磁环境下，为提高作战平台的资源利用率和作战效能，将探测信号隐藏于干扰信号中以形成一体化信号的技术路径。文中建立了一体化信号模型，并采用非均匀间歇采样重复转发技术实现了幅度编码调制。通过对模糊函数以及雷达检测环节进行分析，根据距离、速度分辨率等指标构建了目标函数。为了求解这一目标函数，利用了深度Q网络（DQN）算法，以获得最优的幅度编码方式。仿真结果表明，在编码状态量较小的情况下，DQN算法与强化学习算法具有相似的收敛效果；而在较大编码状态量下，相较于遗传算法和强化学习算法，DQN算法表现出更优的收敛值和更稳定的最优解，证明了该方法的有效性和优越性。基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计适用于军事电子战领域的研究者和技术人员，特别是那些专注于雷达系统、电子对抗及信号处理的专家。它同样适合从事国防科技基础研究、开发新一代电子战装备的研究机构和企业。此外，对于高校和科研单位中涉及电子信息工程、通信与信息系统、自动化控制等专业的师生而言，本文提供了宝贵的参考资料和创新思路，有助于推动相关学科的发展和技术进步。