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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
摘要：本发明公开了一种天地联合智能抗干扰方法及装置，属于飞行器测控和抗干扰通信领域，包括：在飞行器部署频谱环境表征模块、环境状态抽象模块、神经网络决策模块、抗干扰策略执行模块、行为回报估算模块和经验构建模块；在地面站部署经验池模块、经验抽样模块、近端策略优化模块、神经网络训练模块。本发明通过地面站辅助飞行器决策网络进行最优化离线训练，能够在降低对飞行器运算能力、功率资源需求的同时，提升抗干扰决策收敛速度和决策准确性，提升抗干扰效能。
主权项：1.一种天地联合智能抗干扰装置，其特征在于，包括：在飞行器端部署频谱环境表征模块、环境状态抽象模块、神经网络决策模块、抗干扰策略执行模块、行为回报估算模块和经验构建模块；在地面站端部署经验池模块、经验抽样模块、近端策略优化模块、神经网络训练模块，神经网络决策模块和神经网络训练模块采用相同的深度神经网络，分别命名为决策神经网络和训练神经网络；频谱环境表征模块根据无线信道环境的采样数据生成频谱信息；环境状态抽象模块根据频谱信息构建环境状态；神经网络决策模块根据环境状态向量执行抗干扰决策，从抗干扰行为集中选择抗干扰行为，驱动抗干扰策略执行模块执行抗干扰行为；抗干扰行为改变无线信道环境，从而形成闭环的智能抗干扰；行为回报估算模块根据回报函数估算行为回报值；经验构建模块由当前的环境状态、抗干扰行为、行为回报值以及转移后的环境状态共同构建经验组，飞行器把经验组反馈给地面站，存入地面站的经验池模块中；经验抽样模块从经验池模块中抽取一定数量的经验组形成经验训练集，送入近端策略优化模块进行训练参数计算；近端策略优化模块针对决策神经网络的轨迹分布与训练神经网络的轨迹分布之间存在的偏差，通过引入散度进行克服，进一步对深度神经网络训练所需要的平均累积回报梯度进行估计；神经网络训练模块开展深度神经网络参数训练，根据近端策略优化模块估计出来的平均累积回报梯度，对训练神经网络进行参数更新；地面站将神经网络训练模块收敛后的训练神经网络参数上注给飞行器，对神经网络决策模块的决策神经网络进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第十研究所 一种天地联合智能抗干扰方法及装置
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