基于强化学习的频控阵-多输入多输出雷达发射功率分配方法

当前电磁环境日益复杂多变,新式干扰手段层出不穷,对雷达系统带来了极大的挑战和威胁。该文引入频谱干扰模型并提出了一种在频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达与干扰机动态博弈框架下基于强化学习(RL)的发射功率分配优化方法,使雷达系统能够获得最大的信干噪比(SINR)。在此基础上,构造了频谱干扰模型。其次,雷达和干扰机之间存在一种Stackelberg博弈关系,且将雷达作为领导者,干扰机作为跟随者,建立动态博弈框架下的发射功率分配优化模型。采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法,结合功率约束设计了奖赏函数,对雷达发射功率进行实时分配来获得最大的输出SINR。最后,仿真结果表明,在雷达与干扰机博弈的框架下,所提优化算法能够有效地对雷达发射功率进行优化,使雷达具备较好的抗干扰性能。