一种基于Minmax-Q学习的干扰与雷达频率动态博弈方法

本发明公开了一种基于Minmax‑Q学习的干扰与雷达频率动态博弈方法，首先建立干扰机与雷达的信号模型，设计基于频率瞄准概率的博弈回报函数，然后在博弈理论框架下构建干扰机与雷达之间的动态频率随机博弈模型，并对该博弈的纳什均衡进行分析，最后提出基于Minmax‑Q学习的纳什均衡求解算法，用于生成干扰机在频率维度的最优对抗策略。本发明的方法为干扰对抗智能决策提供了新的理论与方法支撑，干扰机在与智能雷达的动态博弈对抗中，最优决策干扰频率资源调度策略，提升智能化雷达条件下干扰对抗成功概率，尤其适用于频谱资源有限条件下干扰机与雷达之间的动态频率对抗，具有良好的实用价值与应用前景。