发明专利已授权

基于先验知识嵌入的LSTM-PPO模型的智能干扰决策方法及系统

📄 申请号：CN202410785431.7 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2024-06-18

公开号

CN118818440B

公开日

2025-10-17

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01S7_38

IPC 分类号

G01S7_38 , G01S13_88 , G06N3_0442 , G06N3_047 , G06N3_092 , G06N3_084 , G06N7_01 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法强化学习长短期记忆网络

应用场景

电子对抗, 通信干扰, 雷达对抗, 频谱管理, 军事通信

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摘要

本发明公开一种基于先验知识嵌入的LSTM‑PPO模型的智能干扰决策方法及系统，属于人工智能和机器学习领域；其方法包括对多功能雷达环境MFR进行建模，得到环境模型；将MFR干扰决策问题定义为马尔可夫决策过程；基于环境模型的势能函数的重塑奖励理论将先验知识以重塑奖励的形式嵌入PPO模型，以引导智能体快速收敛；使用LSTM代理PPO算法嵌入强化学习模型，用于捕捉回波数据的动态特征以有效刻画雷达工作状态，提升干扰决策精度和稳定性。本发明具有较高的决策效率以及有效性，因而可高效稳健地达成多功能雷达干扰策略。本发明可以基于多功能雷达环境下在算法的收敛速度、稳定性以及执行干扰决策的性能方面均有显著优势。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种聚乙烯醇复合膜及其制备方法

当前第 / 件

一种多功能抗菌单体及其制备方法和一种抗菌弹性体及其制备方法

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G01S7_00 G01S7_02 G01S7_28 G01S7_282 G01S7_285 G01S7_292 G01S7_32 G01S7_35 G01S7_36 G01S7_38 G01S7_40 G01S7_41 G01S7_42 G01S7_48 G01S7_481 G01S7_483 G01S7_484 G01S7_4861 G01S7_4863 G01S7_4865 G01S7_487 G01S7_4913 G01S7_493 G01S7_495 G01S7_497 G01S7_52 G01S7_521 G01S7_524 G01S7_526 G01S7_537 G01S7_539 覆盖31个领域

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