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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數聯合優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116338599B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310326920.1，技術領域涉及：G01S7/38；該發明授權一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數聯合優化方法是由潘澤斯;李巖;李云杰設計研發完成，并于2023-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數聯合優化方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數的干擾策略聯合優化方法，相比于策略級雷達和干擾的博弈對抗，構建了策略和參數級聯合優化模型，首先將多功能雷達的對抗問題建模為馬爾科夫決策過程模型，然后明確該模型的狀態空間，動作空間和回報函數，根據不同的動作空間，設計了對應的深度強化學習神經網絡進行優化求解，以獲得最大累積回報，進而獲得對抗過程的干擾策略的最優方案；本發明使用深度強化學習算法的智能干擾機與電磁環境的不斷交互，通過環境反饋以優化自身策略，提高了干擾策略的重部署速度，場景魯棒性以及策略的精準性。

本發明授權一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數聯合優化方法在權利要求書中公布了：1.一種面向多功能雷達的干擾樣式和工作參數聯合優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、設定多功能雷達和智能干擾機的電子對抗場景，設定多功能雷達具有Nmode種工作模式，以輻射功率PR向目標發射偵察信號，智能干擾機可選用2種干擾樣式，壓制干擾和欺騙干擾，以最大輻射功率向雷達發射干擾信號，背景噪聲功率為Pnoise；設定多功能雷達的工作模式狀態轉移表以及不同干擾樣式條件下的雷達狀態轉移回報表，多功能雷達根據干擾效果進行狀態切換，干擾機每一時刻可以選擇一種干擾樣式并在最大輻射功率范圍內選擇一個工作參數對雷達施加干擾，設定各雷達位置xr,yr,zr和該目標的初始位置和x0,y0,z0，以及該目標在固定高度的運動速度vx,vy； 步驟二、進行馬爾科夫決策模型的建模，確定該博弈對抗過程所建立決策過程的五元組N，S，A，P，R，γ，其中，N為干擾機數量，取值為1；采用馬爾科夫決策過程對該對抗場景進行建模，根據雷達工作狀態、干擾樣式與工作參數的特征集合構建狀態空間，動作空間，根據干擾方確定的優化目標，即以滿足對多功能雷達成功干擾的前提盡可能減小功率資源的消耗的優化目標，確定回報函數R和狀態轉移矩陣P，以及折扣因子γ； 本步驟中，第t步下馬爾科夫決策過程的狀態空間定義為[Wt,Wt-1,JSRt,at-1]，其中JSRt表示當前第t步的干擾效果，Wt和Wt-1分別表示本步的和上一步的雷達工作模式，at-1表示上一步執行的干擾動作； 本步驟中，t時刻下該馬爾科夫決策過程的干擾動作定義為T,p，其中T∈{0,1}表示欺騙干擾和壓制干擾的干擾樣式指示符，p表示干擾機在當前干擾樣式下選擇的干擾功率，本發明采用兩種以下方式構造動作空間： 1離散動作空間，將干擾功率范圍離散化為的m個離散值，欺騙干擾和壓制干擾的功率值從m個離散值中選擇； 2混合動作空間，將干擾動作構造為混合動作空間，其中干擾樣式為離散動作，在每個離散的干擾動作下，均有連續可選擇的工作參數，即任意的干擾功率； 步驟三、根據構建的動作空間和狀態空間，建立深度強化學習神經網絡，設定網絡訓練次數Nepisode，每輪訓練中訓練步數為Nstep，初始化神經網絡參數與干擾機的狀態； 其中，根據步驟二中構造的不同動作空間，采用不同的深度強化學習神經網絡： 1針對離散動作空間，采用D3QN深度強化學習神經網絡； 2針對混合動作空間，采用HPPO深度強化學習神經網絡； 步驟四、對于步驟三選擇的D3QN或者HPPO網絡進行訓練，直到網絡收斂或達到終止條件為止，訓練完成； 其中，在網絡訓練過程中，神經網絡根據初始狀態s0輸出下一步的執行動作a0，通過在電磁環境中的交互獲得下一步的狀態s1，同時得到該動作對應的即時回報r1，并將這些數據儲存在緩存B中s0,a0,s1,r1，將狀態s1設為神經網絡下一步的起始狀態，重復上述過程，不斷得到下一步執行動作、下一步狀態以及動作對應的即時回報； 步驟五、在步驟四的相同訓練輪數內，若步驟三中的實際訓練步數達到設置的Nstep，或達到提前終止條件，則停止該輪次的訓練，進入下一輪次的訓練輪數，否則重復步驟四繼續訓練，重復步驟五至訓練輪數達到Nepisode后完成訓練； 步驟六、基于利用深度強化學習神經網絡得到的干擾策略，在對抗環境中智能干擾機獲得對多功能雷達在對抗過程中的干擾方案。

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