基于深度强化学习的短波自主检测与定位方法OA

在短波信号实时检测与定位环节,往往存在数据关联与误差传递问题,容易导致检测信号与定位信号不匹配,且难以实时输出结果。针对上述问题,提出一种基于多智能体近端策略优化的短波自主检测与定位方法。通过设计基于短波信号时频图的强化学习环境,有效表征短波信号的频域特征。同时,设计具有混合动作空间的滤波窗智能体以自适应选择信号。另外,通过定位误差椭圆概率、信号匹配度与多智能体协作策略设计奖励函数,利用改进的多智能体近端策略优化算法探索最优策略,实现短波自主检测与定位。仿真测试结果表明,相较于基线算法,信号检测与定位的平均时间缩短了0.12 s,平均检测与定位的准确率提高了22%,为复杂电磁环境下自主协同目标检测与定位提供新思路。