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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种非理想观测下认知雷达回报函数逆向估计方法，属于雷达电子侦察技术领域，包括以下步骤：S1：对数据进行预处理；S2：基于隐最大熵的逆强化学习算法构建隐最大熵IRL问题；S3：使用EM算法对隐最大熵IRL问题进行迭代优化，直到算法收敛，得到估计得到的CR回报函数；S4：利用基于EM算法的CR策略反演，推理CR动作。本发明通过将非理想观测值通过结构化隐变量建模，构造了能够在非理想观测下对认知雷达回报函数进行逆向估计的方法，该方法可以有效应对对抗环境下侦察方面临的缺失观测与对手动作非最优等非理想观测问题。
主权项：1.一种非理想观测下认知雷达回报函数逆向估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对数据进行预处理；S2：基于隐最大熵的逆强化学习算法构建隐最大熵IRL问题；S3：使用EM算法对隐最大熵IRL问题进行迭代优化，直到算法收敛，得到估计得到的CR回报函数；S4：利用基于EM算法和隐最大熵IRL原理的CR策略反演，推理CR动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种非理想观测下认知雷达回报函数逆向估计方法
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