[发明专利]基于强化学习与蒙特卡洛搜索树的MIMO雷达布站方法有效
| 申请号： | 202110437632.4 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113128121B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 余晨;李昊;杨益川 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 贾年龙 |
| 地址： | 610036 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于强化学习与蒙特卡洛搜索树的MIMO雷达布站方法，包括步骤：S1，对雷达天线布站区域进行离散化处理，获得该区域的栅格模型；S2，以布站状态作为输入，利用深度神经网络输出相应参数，辅助蒙特卡洛搜索树进行搜索更新；S3，根据蒙特卡洛树的结果更新神经网络参数，最后通过训练好的神经网络指导雷达布站等；在本发明的实施例中，使用深度神经网络与蒙特卡洛搜索树相结合形成的方法，实现布站策略的自主学习，完成训练学习后能够快速完成布站。在高维空间复杂场景中，能够优化雷达站点资源，满足监视任务指标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 蒙特卡洛 搜索 mimo 雷达 方法 | ||
【主权项】：
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