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本发明公开了一种基于DQN算法的雷达抗干扰智能决策方法，主要用于用于解决Q学习方法人工分离信号特征识别信号、处理步骤复杂、计算量很大，导致的选择效率低、准确率低、稳定性差、不能处理大数据级任务的问题，其实现步骤为：(1)干扰机发射一种有源干扰信号；(2)雷达识别其所接收的有源信号的类型；(3)构建两个卷积神经网络；(4)生成雷达状态矩阵；(5)构建损失函数；(6)训练估计值网络；(7)使用DQN算法选择最佳抗干扰方法。本发明能有效针对有源干扰信号选择最佳的抗干扰方法，具有实时性强、准确率高、稳定
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113341383 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110601114.1
(22)申请日 2021.05.31
(71)申请人 西安电子科技大学
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