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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119178938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410974310.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法是由陈广志;陈景轩;张君豪;文振华;宋沛霖;郭付育;苏东林设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法包括以下步骤：S1.建立电磁敏感性测试的强化学习架构，构建状态空间、动作空间；S2.基于双延迟深度确定性策略梯度网络建立强化学习的模型；S3.搭建敏感度门限自动化闭环测试环境；S4.构建电磁敏感奖励函数，设计基础奖励函数及整形奖励函数；S5.开始电磁最敏感波形测试与强化学习训练，获得最敏感波形。本发明在所划定的调制波形集中能够快速搜寻出使得被试品敏感度门限最低的最敏感波形。

本发明授权一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的电磁最敏感波形测试方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.建立电磁敏感性测试的强化学习架构，构建状态空间、动作空间； 所述步骤S1包括： 将EMS测试中的射频信号源作为强化学习中的智能体，其目标是学习如何在每一步中进行动作以最大化累积奖励，最小化测试波形所激发的被试品敏感度门限； 将EMS测试中的测试系统作为强化学习中的环境，用以接收射频信号源的信号波形输出，并返回被试品的敏感状态； 将EMS测试中的信号源波形参数和被试品敏感状态作为强化学习中的状态，共计8种波形参数和2种敏感状态参数，共同构成了强化学习中的状态空间，状态空间中每一种参数为一个状态，共计10个状态，每个状态的值均在[-1,1]的范围内； 将EMS测试中的波形参数变化作为强化学习中的动作，其目的是改变智能体当前状态以期获得更大的奖励；共计8种动作，对应于8种波形参数的改变量，分别为载波频率的改变量、调制类型参数的改变量、调制波形参数的改变量、调制频率的改变量、调制深度的改变量、频率偏移的改变量、脉冲占空比的改变量和脉冲周期的改变量；这8种动作的值均在[-1,1]的范围内，构成了强化学习中的动作空间； S2.基于双延迟深度确定性策略梯度网络建立强化学习的模型； S3.搭建敏感度门限自动化闭环测试环境； S4.构建电磁敏感奖励函数，设计基础奖励函数及整形奖励函数； 所述步骤S4包括： 奖励函数用以引导智能体实现目标，若被试品出现了电磁敏感现象，则智能体将会获得奖励；考虑到大部分波形并不会激发被试品的电磁敏感性，会导致稀疏奖励的问题，因此采用奖励整形方法：通过将总奖励分为基本奖励函数和整形奖励函数来实现； 基本奖励函数将使智能体在当前状态接近smin时获得较大的奖励，其中smin表示当前为止最敏感波形状态； 奖励主要考虑最敏感波形的载波频率smin1，第i步的基本奖励函数定义为： 其中*表示非归一化值，为当前为止最敏感波形的敏感度门限； 最敏感波形的状态在初始阶段是未知的，因此设计如下的整形奖励函数来引导智能体寻找更低的敏感度门限： 其中平方项帮助智能体搜寻在一步中降低最大敏感度门限的动作，从而加速最敏感波形的搜寻，当第i步的敏感度门限是目前为止最低的时候，会给智能体一个巨大的奖励 最后，总奖励表示为： 式中μ为奖励整形衰减因子，μ从1开始，根据总步长线性衰减到0； S5.开始电磁最敏感波形测试与强化学习训练，获得最敏感波形。

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