申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2023-09-07

公开（公告）日：2024-01-02

公开（公告）号：CN117335859A

主分类号：H04B7/185

分类号：H04B7/185;H04W24/06;H04W84/18;G06N3/048;G06N3/044;G06N3/098

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本申请涉及一种基于历史更新冲量的无人机自主干扰决策方法及装置。所述方法包括：获取训练样本数据集。将训练样本数据集输入至工作节点的子干扰决策模型进行训练，得到子干扰策略，根据子干扰策略与预设的子采样阈值迭代更新子干扰决策模型，得到子模型参数。通过中心服务器根据子模型参数对工作节点对应的子干扰策略进行性能测试，得到工作节点的干扰奖励值。根据干扰奖励值与子模型参数生成全局干扰决策平均模型参数，基于历史更新冲量与全局干扰决策平均模型参数更新全局干扰决策模型的参数，根据更新后的全局干扰决策模型的参数优化全局干扰决策模型，得到全局干扰策略。采用本方法能够实时获取可靠准确的无人机干扰策略。

主权项：1.一种基于历史更新冲量的无人机自主干扰决策方法，其特征在于，应用于无人机干扰组网架构中，所述无人机干扰组网架构包括：中心服务器与若干个工作节点；所述方法包括：获取训练样本数据集，所述训练样本数据集包括：全局干扰决策模型参数与无人机干扰资源；将所述训练样本数据集输入至所述工作节点的子干扰决策模型进行训练，得到子干扰策略，根据子干扰策略与预设的子采样阈值迭代更新所述子干扰决策模型，得到子模型参数；通过所述中心服务器根据所述子模型参数对所述工作节点对应的所述子干扰策略进行性能测试，得到所述工作节点的干扰奖励值；根据所述干扰奖励值与所述子模型参数生成全局干扰决策平均模型参数，基于历史更新冲量与所述全局干扰决策平均模型参数更新所述全局干扰决策模型的参数，根据更新后的所述全局干扰决策模型的参数优化全局干扰决策模型，得到全局干扰策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于历史更新冲量的无人机自主干扰决策方法及装置

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