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基于强化学习的雷达干扰决策技术综述
文献摘要：
装备的认知能力集中体现了认知电子战的根本属性,也是能否对复杂、智能的电子装备实施有效干扰的关键.强化学习作为人工智能领域炙手可热的技术手段,具备不依赖先验数据的自学习能力,是解决多功能雷达干扰难题的一个重要途径.在回顾传统的雷达干扰决策算法的基础上,阐述了利用强化学习进行雷达干扰决策的原理,分析了基于强化学习的雷达干扰决策技术的发展现状,并通过仿真分析了基于强化学习的干扰决策方法的性能,最后进行了总结与展望.
文献关键词：
认知电子战;强化学习;多功能雷达;Q-Learning;DQN
中图分类号：
作者姓名：
朱霸坤;朱卫纲;李伟;杨莹;高天昊
作者机构：
航天工程大学,研究生院,北京 101000;航天工程大学,电子与光学系,北京 101000
文献出处：
引用格式：
[1]朱霸坤;朱卫纲;李伟;杨莹;高天昊-.基于强化学习的雷达干扰决策技术综述)[J].电光与控制,2022(04):52-58,111
A类：
B类：
强化学习,雷达干扰,干扰决策,决策技术,技术综述,认知能力,认知电子战,根本属性,电子装备,习作,人工智能领域,炙手可热,不依,先验,自学习,多功能雷达,决策算法,决策方法,总结与展望,Learning,DQN
AB值：
0.355464
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