基于强化学习的自适应雷达信号检测方法及系统

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基于强化学习的自适应雷达信号检测方法及系统
申请号:CN202510933134
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120761978A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于强化学习的自适应雷达信号检测方法及系统,方法如下:S1、采集脉冲雷达回波信号;S2、对信号进行参考单元及待检单元划分;S3、对参考单元和待检单元信号提取基础特征;S4、对参考单元信号提取深层特征;S5、对待检单元信号提取深层特征,输出置信度;S6、将参考单元和待检单元的联合深层特征输入强化学习智能体,作为状态,智能体基于当前状态调整动作输出检测门限;S7、对待检单元进行目标检测,计算奖励值;S8、重复S3‑S7,构建经验数据,采用强化学习算法对智能体进行训练与更新,输出信号检测决策智能体模型;S9、测试集通过S3‑S5后获得置信度,将深层特征输入训练后的智能体获取门限,置信度超过门限值的被判为信号,否则是噪声。
技术关键词
雷达信号检测方法 检测门限值 特征提取网络 强化学习算法 脉冲雷达 智能体模型 交互式训练 策略 回波 表达式 基础 信号检测系统 标签 局部特征信息 多尺度感知 数据 蒙特卡洛方法 局部特征提取