文档名：一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法
摘要：针对传统干扰功率分配方法在干扰目标策略未知的情况下容易造成资源浪费和干扰效费比低的问题,本文提出一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法.在目标通信功率及功率控制策略完全未知的情况下,该方法将空间分布的侦察节点的观测值作为连续状态输入,利用深度强化学习方法进行干扰功率的辅助决策,可通过对目标策略的有效学习实现自适应稳定干扰.为进一步提升算法性能,本文设计了基于时序误差的优先经验回放机制和自适应探索策略.仿真结果表明,所提方法在与传统干扰功率分配方法干扰效果相当的情况下可节约42.5%的功率资源,提升了干扰效费比,且成功率和功率损耗皆优于对比的智能算法.
作者：彭翔 许华 蒋磊 张悦 饶宁Author：PENGXiang XUHua JIANGLei ZHANGYue RAONing
作者单位：空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(5)
分类号：TN975
关键词：电子对抗 通信对抗 干扰资源分配 干扰决策 功率分配 深度强化学习 优先经验回放
Keywords：electroniccountermeasures communicationcountermeasures jammingresourceallocation jammingdecision-making powerallocation deepreinforcementlearning prioritizedexperiencereplay
机标分类号：TN957TP18TP391
在线出版日期：2023年7月27日
基金项目：一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(5)彭翔 许华 蒋磊 张悦 饶宁针对传统干扰功率分配方法在干扰目标策略未知的情况下容易造成资源浪费和干扰效费比低的问题,本文提出一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法.在目标通信功率及功率控制策略完全未知的情况下,该方法将空间...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法 A Dynamic Adaptive Jamming Power Allocation Method Based on Deep Reinforcement Learning
一种基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法.pdf
- 文件大小:
- 11.89 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
