基于GCRS编码与DC-DT架构的智能干扰决策算法-电信科学

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基于GCRS编码与DC-DT架构的智能干扰决策算法

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摘要：

研究背景与问题

随着现代雷达系统对高灵活性和强自适应性的需求日益增长，传统的雷达干扰决策算法在复杂动态电磁环境和强自适应雷达系统面前逐渐显现出其不足。具体而言，现有算法在处理干扰准确率和泛化能力方面存在显著挑战。这些挑战限制了雷达系统在复杂战场环境中的作战效能，因此，研究一种高效、可靠的智能干扰决策算法成为当前雷达技术领域的重要课题。

研究方法

为解决上述问题，本研究提出了一种基于目标条件强化序列（goal-conditioned reinforcement learning，GCRS）编码与动态聚类-深度树（dynamic clustering-deep tree，DC-DT）架构的智能干扰决策算法。该算法首先通过GCRS编码技术对雷达目标进行特征提取，实现对目标信息的全面表征。在此基础上，结合DC-DT架构对目标进行自适应分类，从而优化雷达干扰决策的效果。具体来说，GCRS编码能够根据雷达系统的目标函数和当前状态生成强化信号，而DC-DT架构则能够根据雷达系统的动态环境实时调整分类策略，从而提高干扰决策的准确性和适应性。

核心结果

实验结果表明，与传统的雷达干扰决策算法相比，所提出的基于GCRS编码与DC-DT架构的智能干扰决策算法在复杂动态电磁环境下的干扰准确率和泛化能力均有显著提升。具体表现在以下方面：1）干扰准确率提高了约20%；2）在面临不同类型和强度的雷达干扰时，算法的鲁棒性得到增强；3）算法能够有效适应动态环境的变化，实时调整干扰策略，提高雷达系统的整体作战效能。

结论与意义

本研究提出的基于GCRS编码与DC-DT架构的智能干扰决策算法为雷达系统在高灵活性和强自适应性的需求下提供了有效的解决方案。该算法不仅能够提高雷达干扰的准确率和泛化能力，而且能够适应动态电磁环境的变化，从而提升雷达系统的作战效能。本研究成果对于推动雷达技术领域的发展具有重要的理论意义和应用价值，为未来雷达系统的智能化设计提供了新的思路和方向。

文章来源：《电信科学》网址: http://www.dianxinkexue.cn/qikandaodu/2026/1027/331.html