摘要
本发明公开了一种基于对抗博弈优化的雷达欺骗干扰识别方法,S1.获取雷达回波信号数据;S2.获得预处理后的雷达回波信号数据;S3.基于预处理后的雷达回波信号数据构建雷达与欺骗干扰之间的自适应风险博弈模型;S4.利用预处理后的雷达回波信号数据训练深度学习识别网络;S5.引入强化学习模块,将深度学习识别网络与自适应风险博弈模型进行集成;S6.将优化后的雷达识别策略应用于实时雷达回波信号数据的处理,实时识别和分类欺骗干扰信号,并输出相应的识别结果。本发明使得雷达系统能够有效规避高风险策略,从而降低作战决策中的不确定性。
技术关键词
欺骗干扰信号
深度学习识别
欺骗干扰识别方法
识别策略
雷达系统
回波
条件风险价值
深度学习模型
网络
隐蔽特征
特征数据驱动
博弈优化方法
风险控制机制
噪声抑制
频域特征
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雷达控制方法
雷达系统
信噪比信息
天线
高速数据通道
多激光雷达系统
里程计信息
数据
高精度地图
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深度强化学习
预警算法
决策
多源监测数据
双模式
状态识别方法
沥青路面层间结构
深度学习识别模型
融合卷积神经网络
地质雷达
三维成像方法
生成三维图像
直方图
采样系统
矩阵