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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于多准则多代价函数的雷达智能抗干扰决策方法，属于雷达抗干扰技术领域。本发明针对现有雷达抗干扰决策方法不能满足认知雷达抗干扰需求，并且不能自适应的快速选择干扰措施的问题。包括对干扰模式设定评价指标；根据评价指标计算抗干扰措施对抗不同干扰类型的抗干扰提升因子，并获得干扰与抗干扰的相关矩阵；基于干扰与抗干扰的相关矩阵设计代价函数：根据雷达抗干扰决策目标，设计决策算法，将外层DDPG算法模型作为第一决策层选择抗干扰措施的作用域，将内层MADDPG算法模型作为第二决策层根据作用域选择抗干扰措施；建立马尔可夫决策过程的四元组，进行迭代运算，获得雷达抗干扰措施组合方式的最优解。本发明用于雷达智能抗干扰决策。
主权项：1.一种基于多准则多代价函数的雷达智能抗干扰决策方法，其特征在于包括，对每种干扰模式，设定对应的评价指标；根据评价指标计算不同抗干扰措施对抗不同干扰模式下不同干扰类型的抗干扰提升因子，再基于抗干扰提升因子获得干扰与抗干扰的相关矩阵；基于干扰与抗干扰的相关矩阵设计代价函数：代价函数一，以最大化所有抗干扰措施的抗干扰提升因子累加和的平均值为决策目标；代价函数二，以最小化选择抗干扰措施的数量为目标；根据雷达抗干扰决策目标，设计基于双层DDPG的决策算法，将外层DDPG算法模型作为第一决策层选择抗干扰措施的作用域，将内层MADDPG算法模型作为第二决策层根据作用域选择抗干扰措施；以干扰类型、抗干扰措施、转移概率和奖赏函数建立马尔可夫决策过程的四元组，进行迭代运算，获得雷达抗干扰措施组合方式的最优解；其中转移概率为采取当前抗干扰措施时，当前干扰类型转移到下一个干扰类型的概率；奖赏函数为对应的代价函数；将第i种抗干扰措施对抗第j种干扰类型的抗干扰提升因子定义为eij： 式中i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M，N为抗干扰措施的总个数，M为干扰类型的总数；PAJ为采取抗干扰措施后的评价指标，P0为未受干扰时的评价指标，PJ为受干扰时的评价指标；干扰与抗干扰的相关矩阵表示为GE： Ei为第i种抗干扰措施对抗M种干扰类型的抗干扰提升因子：Ei＝ei1,ei2,…，eij，…,eiMT。
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权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于多准则多代价函数的雷达智能抗干扰决策方法
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