一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法

本发明公开了一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法，属于雷达信号处理领域。本发明利用强化学习对低速目标MTI滤波器组进行筛选，自适应选出对低速目标具有最优改善因子的滤波器。算法维护左右两个边界，对应阻带边缘频率最低和最高的滤波器，每次循环根据这两个边界计算左分割索引和右分割索引，以及这两个索引对应滤波器的改善因子，作为当前状态输入DQN进行动作预测。动作空间包含两种动作，动作一将左边界更新为左分割索引；动作二将右边界更新为右分割索引。重复收缩左右边界，直至左右边界重合，算法返回当前索引对应的滤波器。本发明利用强化学习，减少了滤波次数，并且具有准确筛选出最优滤波器的能力。