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摘要
针对干扰策略与干扰波形联合优化设计问题，提出了一种基于双层强化学习的干扰策略与间歇采样转发干扰波形人工智能优化设计方法。该方法通过建立基于双层强化学习的干扰决策模型，外层利用Q学习(Q-learning)算法，基于雷达工作模式识别对干扰策略进行人工智能优化，内层利用深度Q学习网络(deep Q-leaning network, DQN)对非均匀间歇采样转发干扰波形进行人工智能优化，从而将一个干扰策略与相干干扰波形优化的二维决策问题转换为两个一维决策问题。仿真实验表明：该模型对于未知且复杂的电磁环境具有良好的自适应能力，为多层强化学习网络应用于复杂干扰决策场景提供了一种可行的解决方案。
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单位上海无线电设备研究所; 哈尔滨工程大学
