【摘 要】
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多功能雷达是现代战场上的重要用频装备，研究针对多功能雷达的干扰具有重要的意义。传统的雷达干扰决策方法已经滞后于多功能雷达的发展，基于强化学习的多功能雷达的干扰决策方法是一种比较新的干扰决策方法，它以一种全新的思维去解决干扰决策问题。然而，强化学习存在着训练周期长，收敛慢的问题，这与实际应用中的实时性要求是不符的。针对此，本文提出了基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策算法，充分利用了先验知识，相对于
【基金项目】
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CEMEE国家重点实验室项目（CEMEE2020Z0203B）资助课题；
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多功能雷达是现代战场上的重要用频装备，研究针对多功能雷达的干扰具有重要的意义。传统的雷达干扰决策方法已经滞后于多功能雷达的发展，基于强化学习的多功能雷达的干扰决策方法是一种比较新的干扰决策方法，它以一种全新的思维去解决干扰决策问题。然而，强化学习存在着训练周期长，收敛慢的问题，这与实际应用中的实时性要求是不符的。针对此，本文提出了基于先验知识的多功能雷达智能干扰决策算法，充分利用了先验知识，相对于传统的Q-Learning算法，极大的提升了算法的收敛速率。本文所提的利用先验知识加速算法收敛速率的方法，对于强化学习在多功能雷达干扰决策中的实际应用具有重要的意义，对于强化学习在其他领域的应用也具有很好的参考价值。
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