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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种多功能雷达干扰决策网络编码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：CN119312845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411333423.5，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种多功能雷达干扰决策网络编码方法是由赵志钦;杨弘毅;尚子翔;付毓生;雷世文设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多功能雷达干扰决策网络编码方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多功能雷达干扰决策网络编码方法，基于将单值线性数据编码映射到高维非线性空间以增强数据的特征表示能力和提高网络拟合能力的思想，通过设计变分自编码器进行状态编码统一输入维度，与现有方法相比提高了学习和收敛速度。另外，多功能雷达干扰决策在现实应用中通常缺失先验信息，未知的分布函数、转移概率和状态空间使得强化学习的奖励函数和折扣因子设计困难，对某些短期有害但长期有利的动作学习困难。针对这一问题，本发明设计了一种前向经验反馈机制，通过修改经验时序优化了经验积累的奖励回报函数。与现有方法相比，所提方法在不降低学习速度的条件下提高了网络鲁棒性。

本发明授权一种多功能雷达干扰决策网络编码方法在权利要求书中公布了：1.一种多功能雷达干扰决策网络编码方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：干扰机捕获目标雷达辐射信号，分析目标雷达的脉冲描述字PDW并映射为目标雷达状态等级，将目标雷达状态等级作为雷达工作状态；目标雷达状态等级越高表示干扰机被发现和跟踪的威胁越大； 步骤2：将雷达工作状态输入变分自编码器VAE编码网络，VAE编码网络采样并输出维度统一的经码长压缩后具有表征能力的VAE雷达状态编码抽取隐变量，并作为状态编码数据输入到Q值神经网络中；Q值神经网络用于接收输入的状态编码数据，输出当前最佳干扰动作；Q值神经网络包括估计网络和目标网络；估计网络用于干扰动作选择；目标网络用于干扰动作评价； 步骤3：Q值神经网络中的估计网络根据输入的状态编码数据获取下一步期望动作并输出至目标网络，目标网络获取下一步期望动作的动作价值评估，再根据动作价值评估计算损失并更新估计网络，输出当前最佳干扰动作；在Q值神经网络的训练过程中经设定步数后复制估计网络参数到目标网络； 步骤4：干扰机执行Q值神经网络输出的干扰动作，并判断目标雷达状态等级是否降低至最低，如否，则根据状态转移结果获取奖励，将由状态转移结果、干扰动作和奖励形成的一条经验存入经验回放池，经验回放池积累经验用于Q值神经网络学习，完善Q值神经网络建立由雷达工作状态到干扰动作的策略映射，雷达工作状态转为下一状态，转步骤2；如是，则转步骤1。

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