基于DQN和功率分配的FDA⁃MIMO雷达抗扫频干扰

来源：雷达科学与技术杂志2024年第2期北京时间：

作者：周长霖，王春阳，宫健，谭铭，包磊，刘明杰

单位：1. 空军工程大学防空反导学院， 陕西西安 710051;2. 国防科技大学信息通信学院， 湖北武汉 430010;3. 国防科技大学试验训练基地， 陕西西安 710106

摘要：频率分集阵列（Frequency Diversity Array, FDA）雷达由于其阵列元件的频率增量产生了许多新的特性，包括其可以通过发射功率分配进行灵活的发射波形频谱控制。在以扫频干扰为电磁干扰环境的假设下，首先，通过引入强化学习的框架，建立了频率分集阵列?多输入多输出（Frequency Diversity Array?Multiple Input Multiple Output, FDA?MIMO）雷达与电磁干扰环境交互模型，使得FDA?MIMO雷达能够在与电磁环境交互过程中，感知干扰抑制干扰。其次，本文提出了一种基于深度Q网络（Deep Q?Network, DQN）和FDA?MIMO雷达发射功率分配的扫频干扰抑制方法，使得雷达系统能够在充分利用频谱资源的情况下最大化SINR。最后，仿真结果证实，在强化学习框架下，FDA?MIMO雷达能够通过对发射功率分配进行优化，完成干扰抑制，提升雷达性能。

关键词：频率分集阵列,扫频干扰,强化学习,深度Q网络,功率分配,

基金资助：国家自然科学基金（No.62201580）；陕西省自然科学基金（No.2021JM‐222）