公开(公告)号：CN116795137A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310761584.3

申请日：2023-06-27

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 高晓腾 ,  柳始良 ,  李欣隆 ,  鲍志宇

IPC: G05D1/10 ,  G01C21/20 ,  G01C21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多维信息素的无人机集群窄波束搜索跟踪方法，属于无人机集群电子对抗领域。本方法包括：构建多维信息素地图；无人机更新本地信息素地图，形成全局信息素地图；各无人机根据协同交互机制进行运动决策，完成搜索；局部头节点对目标信息素地图进行波束拟合，确定窄波束主瓣位置；各无人机进组成鸽群层级网络飞向波束主瓣位置，并持续更新目标信息素地图，跟踪波束移动方向。本发明通过对信息素地图中信息素浓度的调节，为无人机集群目标搜索提供导引信息，帮助无人机进行下一步的运动决策，同时通过无人机之间的协同交互更全面地感知周围电磁环境信息，探索更多的未知任务区域，加速搜索过程的收敛，实现窄波束跟踪。

公开(公告)号：CN118984206A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411067906.5

申请日：2024-08-06

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 李欣隆 ,  闫红超 ,  鲍志宇 ,  高晓腾 ,  石雨萌

IPC: H04K3/00 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于多级剪枝轻量化网络的通信干扰策略生成方法，属于人工智能和强化学习技术领域。本方法包括使用基于PDQN的多层强化学习网络模型进行通信干扰策略生成建模，并使用多级剪枝进行模型轻量化，以符合在算力较低平台的部署，轻量化后的模型包括Q‑Network和Actor，分别输出干扰类型和相应参数，并采用双阶阈值策略加快训练速度，最后构造基于对抗策略的奖励函数，用于引导频率对齐，并模型以较少的干扰资源实现目标误码率。通过基于多级剪枝轻量化网络的通信干扰策略生成方法，实现了通信对抗方对通信方的智能认知干扰，并通过轻量化方法解决了其在算力较低平台的部署问题，同时模型设计多种更新加速方法，提升了学习效率，贴近通信对抗需求。

公开(公告)号：CN116859989A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310752472.1

申请日：2023-06-25

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 李欣隆 ,  刘冀川 ,  柳始良 ,  李良 ,  高晓腾 ,  鲍志宇

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于群体协同的无人机集群智能对抗策略生成方法，属于人工智能和强化学习技术领域。本方法包括使用基于多头注意力机制的MADDPG强化学习模型进行路径规划策略建模，模型包括表演者网络和批评家网络，分别用于产生和评估动作策略，同时在两个网络的输出中使用动作空间裁拓技术限制动作范围，并构造基于协同干扰的奖励函数，用于鼓励集群协作，最后采用近端策略优化方法控制模型迭代速率，防止前后策略差异过大。通过本发明方法，实现了无人机集群对敌进行电磁干扰的路径规划策略生成，解决了追逃问题中的边界滞留现象，防止因模型震荡导致模型不收敛，提高合围干扰速度。