一种基于强化学习的推扫辐射计天线方向图优化方法

本发明提供了一种基于强化学习的推扫辐射计天线方向图优化方法，包括：步骤S1，初始化智能体和环境；步骤S2，初始化网络输入和网络输出；步骤S3，选择天线方向图评价指标：天线方向图评价指标包括主波束效率、主波束宽度、旁瓣高度以及与理想天线方向图的差异；步骤S4，构建深度神经网络：深度神经网络设计为卷积神经网络与深层神经网络相结合的结构；步骤S5，训练深度神经网络；步骤S6，获得网络优化后的天线方向图。本发明的优化方法能够压低旁瓣电平，提高主波束效率，从而提高系统探测精度。