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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种优化经验存储的雷达干扰决策方法、程序、设备及存储介质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：CN120161421B 。

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：202510383714.3，技术领域涉及：G01S7/38；该发明授权一种优化经验存储的雷达干扰决策方法、程序、设备及存储介质是由高敬鹏;黄煜航;高路;张天然;江志烨;郑沛;何重航;王子昆;余贵霖;吉祥宇设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化经验存储的雷达干扰决策方法、程序、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于雷达干扰决策技术领域，具体涉及一种优化经验存储的雷达干扰决策方法、程序、设备及存储介质。本发明综合考虑实际应用场景中执行干扰决策的多项需求，设计雷达干扰决策模型的状态、动作以及奖励函数。本发明设计了一种新的吸引‑排斥优化算法，引入信息交互因子，赋予成员信息获取和交流特性，改变种群的更新机制，提高算法的全局性。本发明在生成经验样本时通过改进的吸引‑排斥优化算法对其进行优化，生成优质经验样本并存入优化经验回放池，加速模型收敛，解决了模型收敛效果不佳的问题；采用训练好的DDPG网络应用于干扰设备的实际干扰决策，提高了实际应用场景中模型干扰决策的有效性。

本发明授权一种优化经验存储的雷达干扰决策方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种优化经验存储的雷达干扰决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取雷达与干扰设备的基本信息，构建虚拟雷达模型、虚拟干扰设备模型和DDPG网络； 步骤2：设置奖励函数与经验回放池的最大容量，通过强化学习训练DDPG网络； 每一轮次强化学习中，虚拟雷达模型发射雷达信号X1，根据X1获取虚拟雷达模型的状态信息s，DDPG网络根据状态信息s生成干扰动作a； 采用吸引-排斥优化算法，将干扰动作a作为寻优目标，引入信息交互因子，赋予成员信息获取和交流特性，改变种群的更新机制，提高算法的全局性，获取状态信息s对应的最优干扰动作abest； 虚拟干扰设备模型根据最优干扰动作abest生成并发射干扰信号X2，干扰信号X2与雷达回波信号X3一同反射至虚拟雷达模型，虚拟雷达模型的实际接收信号为X4，将X3与X4输入至奖励函数中，得到奖励值rX3,X4；虚拟雷达模型根据实际接收信号X4再次发射雷达信号后，获取虚拟雷达模型更新后的状态信息s′；将{s,abest,rX3,X4,s′}作为经验样本存入经验回放池； 当经验回放池中存储的经验样本数量达到最大容量后，停止上述迭代；采用经验回放池训练DDPG网络，使DDPG网络输出的干扰动作a与最优干扰动作abest的误差满足要求； 步骤3：将训练好的DDPG网络应用于干扰设备的实际干扰决策，干扰设备通过截获雷达信号获得雷达当前的状态信息，训练好的DDPG网络根据雷达当前的状态信息生成干扰动作，干扰设备根据干扰动作生成并发射干扰信号。

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