本發明屬于逆合成孔徑雷達干擾技術領域,具體涉及一種基于聯合學習的假目標信號生成方法。本發明通過構建XGBoost模型,利用回歸的思想,通過大量數據來擬合出俯仰角、方位角與對應散射系數矩陣的映射關系,能夠適應復雜的電磁環境,避免了傳統方法獲取的假目標散射系數矩陣適應性差的問題。本發明在所構建的深度強化學習模型中設置了獎懲機制,根據經修正矩陣修正后的預測值給予獎勵,使XGBoost的輸出預測值與實際值的差值盡量小,輸出對應的最優修正矩陣,對輸出預測值進行修正,提高了假目標散射系數矩陣的準確率,彌補了傳統方法生成的假目標系數矩陣和實際目標散射系數矩陣有一定偏差的問題。
聲明:
“基于聯合學習的假目標信號生成方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)