基于PPO的双决策者频域协作干扰方法，用于对抗多功能雷达

《Digital Signal Processing》：A Dual-Decision-Maker Frequency Domain Cooperative Jamming Method Against Multi-Function Radar Based on PPO

动态频谱环境中基于PPO框架的双决策者协同干扰方法研究，提出分层决策机制优化资源分配，仿真显示较传统强化学习算法收敛速度提升65%，稳定奖励提高10%，具备鲁棒性和可扩展性。

　　在现代电子战领域，随着技术的迅速发展，各种先进的电子设备被广泛应用于战场环境中。特别是多功能雷达（MFR）的出现，其具备频率捷变能力，能够快速地在特定频段内切换载波频率，从而显著增强了其抗干扰性能。然而，传统的电子对抗策略在面对这种动态频率变化时显得不够灵活和适应性差，无法有效应对多频段、多目标的复杂对抗环境。因此，如何设计一种能够实时适应MFR频率变化的智能干扰策略，成为当前研究的重要课题。

本文提出了一种基于近端策略优化（PPO）框架的双决策者协同干扰方法，旨在解决传统干扰策略在动态频谱对抗中的局限性。该方法通过构建一个频率域协同干扰框架，实现了对MFR频率变化的动态适应。在对抗场景中，雷达网络与多个干扰设备之间形成复杂的交互关系，本文将这种对抗过程抽象为马尔可夫决策过程（MDP），并利用PPO框架进行策略优化，以提高干扰成功率和系统的鲁棒性。

PPO作为一种典型的强化学习算法，以其稳定的训练过程和良好的收敛性能而受到广泛关注。本文的双决策者协同干扰方法结合了PPO的策略优化能力，引入了频率带决策者和带宽决策者两个层次的协同机制，通过分层决策的方式减少多个目标干扰策略之间的耦合问题，从而提高干扰资源的分配效率。这种方法不仅能够适应MFR的频率捷变特性，还能在不同的实验条件下保持较高的稳定性和适应性，显示出良好的鲁棒性和可扩展性。

在具体实施过程中，本文构建了一个雷达网络与多个干扰设备协同对抗的场景模型，该模型充分考虑了雷达和干扰设备在动态频谱环境中的行为特征。通过模拟实验验证了该方法的有效性，结果显示，与传统的深度Q网络（DQN）等强化学习算法相比，本文提出的双决策者协同干扰方法在动作估计和干扰成功率方面表现出更优的性能。具体而言，该方法在平均干扰增益的收敛速度上提高了超过65%，最终的稳定奖励值也比次优算法提高了约10%。同时，其关键性能指标在不同实验条件下的波动较小，证明了其在复杂电磁环境中的稳定性和适应性。

此外，本文还探讨了多目标干扰策略之间的耦合问题。传统的干扰策略往往无法有效协调多个干扰设备的行动，导致干扰资源的浪费和干扰效果的下降。为此，本文设计了一个分层的协同模型，通过频率带决策者和带宽决策者的级联协作，实现了对干扰策略的优化。这种分层结构不仅有助于减少决策冲突，还能提高干扰设备在面对多目标和多频率变化情况下的协同作战能力。

本文的研究成果不仅为动态频谱对抗提供了一种新的解决方案，也为电子战领域的智能化发展提供了理论支持和技术路径。通过引入PPO框架，本文的方法能够在复杂的电磁环境中实现对MFR频率变化的实时响应，从而提高干扰的成功率和系统的整体效能。同时，该方法的分层协同机制也为多目标干扰策略的优化提供了新的思路，有助于提升电子战系统的灵活性和适应性。

在实验验证部分，本文设置了一系列模拟场景，以评估所提出方法的性能。通过对比不同算法在相同场景下的表现，本文展示了其在干扰成功率、收敛速度和稳定性方面的优势。实验结果表明，所提出的方法在面对MFR的频率捷变行为时，能够更有效地调整干扰策略，从而提高对抗效果。同时，该方法在不同实验条件下的表现也证明了其较强的鲁棒性和可扩展性，为实际应用提供了可靠的理论基础和技术支持。

总之，本文提出了一种基于PPO框架的双决策者协同干扰方法，有效解决了传统干扰策略在面对多频段、多目标雷达时的适应性问题。通过构建频率域协同干扰框架，该方法实现了对MFR频率变化的动态响应，提高了干扰的成功率和系统的整体效能。同时，其分层协同机制也显著提升了多目标干扰策略的优化能力，为电子战领域的智能化发展提供了重要的参考价值。