电子科技大学余显祥获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118311508B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410415598.4，技术领域涉及：G01S7/38；该发明授权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是由余显祥;甘霖川;熊奎;李世龙;廖茂森;崔国龙;孔令讲;杨晓波设计研发完成，并于2024-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本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在说明书摘要公布了：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。
本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊强化学习的捷变频雷达时频域联合干扰方法，具体步骤如下： S1、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； S2、将干扰机视为一个智能体，将干扰机干扰捷变频雷达过程建模为广义马尔可夫决策过程，分别得到频域Q学习的状态价值函数和时域模糊Q学习的状态价值函数； S3、利用智能体时域模糊Q学习算法和频域Q学习算法求解步骤S2中的广义马尔科夫决策问题，得到干扰机干扰时长选择策略和干扰机频域选择策略，保证在雷达频点发生变化后，干扰机能在时频域实现联合干扰。
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