隨著雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展,雷達(dá)在現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭中發(fā)揮的作用越來越大,若想保證己方目標(biāo)不被雷達(dá)探測(cè)到,就必須對(duì)敵方雷達(dá)實(shí)施干擾,降低雷達(dá)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的概率。通常雷達(dá)方和干擾方之間是一個(gè)動(dòng)態(tài)博弈的過程,在復(fù)雜的電磁環(huán)境下,雷達(dá)方與干擾方是非合作方,干擾方想要準(zhǔn)確地獲得雷達(dá)的策略是非常困難的,因此傳統(tǒng)的干擾決策技術(shù)無法很好的對(duì)雷達(dá)實(shí)施干擾。本文提出了一種基于部分可觀測(cè)馬爾科夫決策過程(Partially Observable Markov Decision Processes,POMDP)的干擾決策技術(shù),該方法可以保證在無法獲得敵方雷達(dá)策略的前提下,干擾方依舊可以得到良好的決策結(jié)果。論文主要從以下幾個(gè)方面對(duì)該方法進(jìn)行了研究。本文首先對(duì)干擾決策技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)地分析,討論了干擾決策技術(shù)的基本原理和工作特點(diǎn),闡述了壓制性干擾和欺騙性干擾的干擾原理,仿真分析了幾種典型干擾方式的時(shí)頻域特征。然后對(duì)智能干擾決策技術(shù)和基于博弈論的干擾決策技術(shù)進(jìn)行了研究,并仿真分析了基于博弈論的干擾決策技術(shù),給出了干擾決策結(jié)果,指出了現(xiàn)有干擾決策存在的問題。然后對(duì)POMDP進(jìn)行了研究,POMDP是馬爾科夫決策過程(Markov Decision Processes,MDP)的擴(kuò)展。論文中先對(duì)MDP進(jìn)行建模分析,然后根據(jù)POMDP的特點(diǎn)重新定義了決策過程的性能準(zhǔn)則、決策策略以及信念狀態(tài),建立了POMDP的基本模型,并對(duì)POMDP的幾種求解方法進(jìn)行了研究。最后將POMDP應(yīng)用于干擾決策技術(shù)當(dāng)中,討論P(yáng)OMDP中的狀態(tài)空間、行動(dòng)空間、轉(zhuǎn)移概率函數(shù)、觀測(cè)空間、觀測(cè)概率函數(shù)以及即時(shí)收益模塊在干擾決策技術(shù)中的含義,建立了基于POMDP的干擾決策模型,并對(duì)該模型進(jìn)行求解,分析基于POMDP的干擾決策結(jié)果,并將仿真結(jié)果分別和直接基于觀測(cè)值的干擾決策技術(shù)以及基于博弈論的干擾決策技術(shù)進(jìn)行比較。仿真結(jié)果顯示,基于POMDP的干擾決策技術(shù)結(jié)果優(yōu)于其他兩種干擾決策技術(shù)的結(jié)果,并且該方法在只能獲得部分雷達(dá)觀測(cè)參數(shù)的情況下,仍能得到良好的干擾決策結(jié)果,有效地解決了干擾方和雷達(dá)方為非合作關(guān)系時(shí)干擾方無法對(duì)雷達(dá)進(jìn)行有效干擾的問題。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN974;O225
【部分圖文】：

圖 2.24 迭代—Brown 算法求解結(jié)果圖 2.25 線性規(guī)劃算法求解結(jié)果由仿真結(jié)果可得根據(jù)迭代—Brown 算法可得干擾方的混合策略解為J 0.4581,0.2087,0.3332 (2-42)

圖 2.24 迭代—Brown 算法求解結(jié)果圖 2.25 線性規(guī)劃算法求解結(jié)果由仿真結(jié)果可得根據(jù)迭代—Brown 算法可得干擾方的混合策略解為J 0.4581,0.2087,0.3332 (2-42)
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 侯文超;經(jīng)營策略的選擇——馬爾科夫決策在經(jīng)營管理中的應(yīng)用[J];北京商學(xué)院學(xué)報(bào);1989年04期

2 雷霆;朱承;張維明;;基于馬爾科夫決策的目標(biāo)選擇策略[J];國防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

3 王珊;陸志強(qiáng);;基于馬爾科夫決策過程的慢性非傳染性疾病體檢策略的優(yōu)化[J];工業(yè)工程與管理;2015年01期

4 蘇春;周小荃;;基于半馬爾科夫決策過程的風(fēng)力機(jī)狀態(tài)維修優(yōu)化[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2012年02期

5 于波;于東;孫建偉;;馬爾科夫決策過程在多路徑冗余傳輸調(diào)度算法中的應(yīng)用[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2012年04期

6 柯文德;陳珂;余鳳燕;;分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理研究[J];廣東石油化工學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

7 顧巧論;季建華;高鐵杠;;馬爾科夫決策過程在R/M系統(tǒng)庫存控制中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2008年15期

8 秦強(qiáng);胡昌振;;基于馬爾科夫決策過程的軟件測(cè)試仿真與計(jì)算[J];數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年02期

9 尤樹華;周誼成;王輝;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究概述[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2012年28期

10 王煒;劉茂;王麗;;基于馬爾科夫決策過程的應(yīng)急資源調(diào)度方案的動(dòng)態(tài)優(yōu)化[J];南開大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 肖華;無線通信中的馬爾科夫決策過程研究[D];電子科技大學(xué);2013年

2 劉峰;基于部分可觀察馬爾科夫決策過程的序列規(guī)劃問題的研究[D];南京大學(xué);2015年

3 周志恒;無線網(wǎng)絡(luò)中基于網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)恢復(fù)與重傳機(jī)制及其算法[D];電子科技大學(xué);2014年

4 柏愛俊;基于馬爾科夫理論的不確定性規(guī)劃和感知問題研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

5 張?zhí)?無線通信中高譜效與高能效的功率管理研究[D];山東大學(xué);2014年

6 陳麗娜;關(guān)系型不確定環(huán)境中一階決策理論規(guī)劃方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張思齊;基于部分可觀測(cè)馬爾科夫決策過程的干擾決策研究[D];西安電子科技大學(xué);2019年

2 董昊;基于半馬爾科夫決策過程的變壓器狀態(tài)優(yōu)化維修策略的研究[D];華北電力大學(xué);2016年

3 宋佳佳;部分觀測(cè)馬爾科夫決策過程中基于記憶的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2017年

4 孟涵琳;無線網(wǎng)絡(luò)通信計(jì)算資源聯(lián)合優(yōu)化研究[D];北京郵電大學(xué);2016年

5 周浩浩;不確定環(huán)境下的序列決策問題研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

6 韓冰;基于點(diǎn)的POMDP策略迭代算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京大學(xué);2014年

7 萬小平;分布式任務(wù)自主分配和協(xié)同控制[D];陜西師范大學(xué);2014年

8 張煜;基于POMDP網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知的動(dòng)態(tài)頻譜接入算法與策略分析[D];南京郵電大學(xué);2012年

9 王文浩;網(wǎng)絡(luò)化制造環(huán)境下的庫存管理方法研究[D];上海交通大學(xué);2011年

10 崔晉培;MDP框架下無線多媒體業(yè)務(wù)傳輸?shù)馁Y源優(yōu)化研究[D];西安電子科技大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2874538