基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计_陈涛.pdf

《基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计》讲解了如何通过深度强化学习算法（DQN）实现对探测干扰一体化信号波形的设计与优化。文章探讨了在现代复杂电磁环境下，为提高作战平台的资源利用率和作战效能，将探测信号隐藏于干扰信号中以形成一体化信号的技术路径。文中建立了一体化信号模型，并采用非均匀间歇采样重复转发技术实现了幅度编码调制。通过对模糊函数以及雷达检测环节进行分析，根据距离、速度分辨率等指标构建了目标函数。为了求解这一目标函数，利用了深度Q网络（DQN）算法，以获得最优的幅度编码方式。仿真结果表明，在编码状态量较小的情况下，DQN算法与强化学习算法具有相似的收敛效果；而在较大编码状态量下，相较于遗传算法和强化学习算法，DQN算法表现出更优的收敛值和更稳定的最优解，证明了该方法的有效性和优越性。

《基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计》适用于军事电子战领域的研究者和技术人员，特别是那些专注于雷达系统、电子对抗及信号处理的专家。它同样适合从事国防科技基础研究、开发新一代电子战装备的研究机构和企业。此外，对于高校和科研单位中涉及电子信息工程、通信与信息系统、自动化控制等专业的师生而言，本文提供了宝贵的参考资料和创新思路，有助于推动相关学科的发展和技术进步。