本发明属于逆合成孔径雷达干扰技术领域,具体涉及一种基于联合学习的假目标信号生成方法。本发明通过构建XGBoost模型,利用回归的思想,通过大量数据来拟合出俯仰角、方位角与对应散射系数矩阵的映射关系,能够适应复杂的电磁环境,避免了传统方法获取的假目标散射系数矩阵适应性差的问题。本发明在所构建的深度强化学习模型中设置了奖惩机制,根据经修正矩阵修正后的预测值给予奖励,使XGBoost的输出预测值与实际值的差值尽量小,输出对应的最优修正矩阵,对输出预测值进行修正,提高了假目标散射系数矩阵的准确率,弥补了传统方法生成的假目标系数矩阵和实际目标散射系数矩阵有一定偏差的问题。
声明:
“基于联合学习的假目标信号生成方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)