基于深度Q学习的组网雷达闪烁探测调度方法

来源：系统工程与电子技术杂志2025年第5期北京时间：

作者：林志康, 施龙飞, 刘甲磊, 马佳智

单位：国防科技大学电子科学学院, 湖南 长沙 410073

摘要：组网雷达闪烁探测体制可以提高雷达的协同探测性能和生存率, 选择合适的雷达协同探测开机并限制单部雷达的开机暴露时间适应不断变化的环境威胁是亟待解决的问题。对此，提出一种基于深度Q学习(deep Q-learning, DQL)强化学习算法的限制单部雷达开机时间的组网雷达闪烁探测调度方法。首先建立空中干扰机对组网雷达的威胁度模型和雷达对空中干扰机的组网雷达闪烁探测模型；然后提出威胁度、组网瞬时探测概率强化学习奖励函数；最后利用提出的DQL算法求取组网雷达最佳闪烁开机决策调度方案。仿真结果表明, 所提DQL调度方法平均效益率均优于随机调度、人工蜂群调度、双深度Q网络调度方法, 且调度响应耗时较少。

关键词：组网雷达,闪烁探测,强化学习,深度Q学习,双深度Q网络