基于强化学习和混沌遗传算法的STAP雷达干扰决策方法和系统

本发明公开一种基于强化学习和混沌遗传算法的STAP雷达干扰决策方法和系统，包括以下步骤：获取待干扰的STAP雷达的参数；根据所述待干扰的STAP雷达的参数计算雷达总威胁；初始化干扰策略，并将所述干扰策略编码为染色体；计算利用当前轮次迭代得到的干扰策略进行干扰后的雷达总威胁；以干扰后的雷达总威胁最小为目标，基于强化学习和混沌遗传算法对所述干扰策略进行迭代优化，得到最终的干扰策略。本发明根据STAP雷达独有的参数特征，将阵元、相关脉冲纳入威胁评估环节，使得威胁评估的结果更加贴近STAP雷达实际的作战能力。并在干扰效果评估环节模拟STAP雷达的信号处理过程，获得各个多普勒通道的信噪比并加权计算，提升了干扰效果评估的准确性。