基于数字孪生和强化学习的低空智联网协同认知干扰OA北大核心CSTPCD

针对低空智联网协同认知干扰决策过程中,多架电子干扰无人机对抗多部多功能雷达的干扰资源分配问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的认知干扰决策方法。首先,将协同电子干扰问题建模为马尔可夫决策问题,建立认知干扰决策系统模型,综合考虑干扰对象、干扰功率和干扰样式选择约束,构建智能体动作空间、状态空间和奖励函数。其次,在近端策略优化(Proximal policy optimization,PPO)深度强化学习算法的基础上,提出了自适应学习率近端策略优化(Adaptive learning rate proximal policy optimization,APPO)算法。同时,为了以高保真的方式提高深度强化学习算法的训练速度,提出了一种基于数字孪生的协同电子干扰决策模型训练方法。仿真结果表明,与已有的深度强化学习算法相比,APPO算法干扰效能提升30%以上,所提训练方法能够提高50%以上的模型训练速度。