针对目前雷达干扰抑制决策智能化程度低的问题,提出了一种基于双深度优先经验回放和可变贪婪算法改进的双重竞争深度Q网络(double dueling deep Q network,D3QN)决策的雷达干扰抑制方法。首先对雷达目标回波和干扰混合信号进行特征提取...针对目前雷达干扰抑制决策智能化程度低的问题,提出了一种基于双深度优先经验回放和可变贪婪算法改进的双重竞争深度Q网络(double dueling deep Q network,D3QN)决策的雷达干扰抑制方法。首先对雷达目标回波和干扰混合信号进行特征提取;然后根据信号特征通过可变贪婪算法选择动作作用于干扰,并将动作前后的信号特征存储于双深度优先经验回放池后,经过学习决策出最优的干扰抑制策略;最后使用该策略抑制干扰后输出。实验结果表明,该方法有效改善了信号的脉压结果,显著提升了信号的信干噪比,相较于基于D3QN的传统干扰抑制方法,在策略准确率和收敛速度上分别提升了7.3%和8.7%。展开更多
平均光强分布是自由空间激光通信(Free Space Optical Communication,FSOC)性能分析中的一个重要参数,非零均值不等方差的跟踪误差场景下平均光强分布理论的封闭表达式尚未得出。采用统计平均的方法对非零均值不等方差跟踪误差下的平均...平均光强分布是自由空间激光通信(Free Space Optical Communication,FSOC)性能分析中的一个重要参数,非零均值不等方差的跟踪误差场景下平均光强分布理论的封闭表达式尚未得出。采用统计平均的方法对非零均值不等方差跟踪误差下的平均光强分布进行建模并推导出其理论的封闭表达式,通过蒙特卡洛模拟对所推导的结果进行验证。在非零均值不等方差跟踪误差的影响下,高斯光束的平均光强分布廓线的形状和中心位置均发生变化。此外,采用相同面积的方形接收孔径代替圆形接收孔径,推导出非零均值不等方差跟踪误差下的平均接收功率。该工作能为非零均值不等方差跟踪误差下的自由空间激光通信系统性能分析和链路设计提供理论指导。展开更多
文摘针对目前雷达干扰抑制决策智能化程度低的问题,提出了一种基于双深度优先经验回放和可变贪婪算法改进的双重竞争深度Q网络(double dueling deep Q network,D3QN)决策的雷达干扰抑制方法。首先对雷达目标回波和干扰混合信号进行特征提取;然后根据信号特征通过可变贪婪算法选择动作作用于干扰,并将动作前后的信号特征存储于双深度优先经验回放池后,经过学习决策出最优的干扰抑制策略;最后使用该策略抑制干扰后输出。实验结果表明,该方法有效改善了信号的脉压结果,显著提升了信号的信干噪比,相较于基于D3QN的传统干扰抑制方法,在策略准确率和收敛速度上分别提升了7.3%和8.7%。
文摘平均光强分布是自由空间激光通信(Free Space Optical Communication,FSOC)性能分析中的一个重要参数,非零均值不等方差的跟踪误差场景下平均光强分布理论的封闭表达式尚未得出。采用统计平均的方法对非零均值不等方差跟踪误差下的平均光强分布进行建模并推导出其理论的封闭表达式,通过蒙特卡洛模拟对所推导的结果进行验证。在非零均值不等方差跟踪误差的影响下,高斯光束的平均光强分布廓线的形状和中心位置均发生变化。此外,采用相同面积的方形接收孔径代替圆形接收孔径,推导出非零均值不等方差跟踪误差下的平均接收功率。该工作能为非零均值不等方差跟踪误差下的自由空间激光通信系统性能分析和链路设计提供理论指导。
