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为解决战场通信干扰决策问题,设计了一种融合动作剔除的深度竞争双Q网络智能干扰决策方法.该方法在深度双Q网络框架基础上采用竞争结构的神经网络决策最优干扰动作,并结合优势函数判断各干扰动作的相对优劣,在此基础上引入无效干扰动作剔除机制加快学习最佳干扰策略.当面对未知的通信抗干扰策略时,该方法能学习到较优的干扰策略.仿真结果表明,当敌方通信策略发生变化时,该方法能自适应调整干扰策略,稳健性较强,和已有方法相比可达到更高的干扰成功率,获得更大的干扰效能. 相似文献
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针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性. 相似文献
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