针对多功能雷达和认知电子战的快速发展所导致传统干扰决策方法难以适应现代化战争的问题,提出了一种基于Q-Learning的多功能雷达认知干扰决策方法.通过对比认知思想和干扰决策原理,将Q-Learning运用于认知干扰决策中并提出了认知干扰决策的算法步骤.以某多功能雷达为基础,通过分析其工作状态及对应干扰样式构建雷达状态转移图,通过仿真试验分析了各参数对决策性能的影响,为应对实际战场提供参考.仿真了在新状态加入下的决策过程、实际战场中转移概率对决策路径的影响以及四种主要干扰决策方法的决策性能对比.试验表明,该方法能够通过自主学习干扰效果完成干扰决策,更加贴合实际战场,对认知电子战的发展有一定的借鉴意义.
多功能雷达 认知电子战 干扰决策 Q-Learning 强化学习