A Fast Anti-Jamming Cognitive Radar Deployment Algorithm Based on Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2512.05753v2 📥 PDF

作者: Wencheng Cai, Xuchao Gao, Congying Han, Mingqiang Li, Tiande Guo

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-05 (更新: 2026-01-05)

💡 一句话要点

提出基于强化学习的快速抗干扰认知雷达部署算法，提升部署效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 认知雷达 抗干扰 雷达部署 强化学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有抗干扰雷达部署方法依赖进化算法，存在计算耗时、易陷入局部最优等问题。
  2. 论文提出FARDA框架，利用深度强化学习将雷达部署建模为端到端任务，提升部署效率。
  3. 实验表明，FARDA在覆盖范围与进化算法相当的同时，部署速度提升约7000倍。

📝 摘要（中文）

在现代战争中，认知雷达的快速部署以对抗干扰仍然是一个关键挑战，更高效的部署能够更快地检测到目标。现有方法主要基于进化算法，这些算法耗时且容易陷入局部最优。我们通过神经网络的高效推理来解决这些缺点，并提出了一个全新的框架：快速抗干扰雷达部署算法（FARDA）。我们首先将雷达部署问题建模为一个端到端任务，并设计深度强化学习算法来解决它，其中我们开发了集成的神经模块来感知热图信息和一个全新的奖励函数。实验结果表明，我们的方法实现了与进化算法相当的覆盖范围，同时雷达部署速度提高了约7000倍。进一步的消融实验证实了FARDA每个组件的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决认知雷达在抗干扰场景下的快速部署问题。现有方法，特别是基于进化算法的方法，在部署速度上存在瓶颈，难以满足快速反应的需求，并且容易陷入局部最优解，导致部署效果不佳。因此，需要一种更高效、更可靠的雷达部署方法。

核心思路：论文的核心思路是将雷达部署问题转化为一个序列决策问题，并利用深度强化学习（DRL）来学习最优的部署策略。通过训练一个智能体，使其能够根据环境信息（如干扰热图）自主地选择雷达的部署位置，从而实现快速且有效的抗干扰部署。这种方法避免了传统进化算法的迭代搜索过程，从而显著提高了部署速度。

技术框架：FARDA框架主要包含以下几个模块：1) 环境建模：将雷达部署区域建模为离散的状态空间，并根据干扰情况生成热图信息。2) 智能体设计：采用深度神经网络作为智能体的策略网络，用于学习雷达部署策略。3) 奖励函数设计：设计一个能够反映部署效果的奖励函数，引导智能体学习最优策略。4) 训练过程：利用强化学习算法（如DQN、PPO等）训练智能体，使其能够根据环境信息自主地选择雷达的部署位置。

关键创新：FARDA的关键创新在于将雷达部署问题建模为一个端到端的可学习任务，并利用深度强化学习算法进行求解。与传统的基于进化算法的方法相比，FARDA能够利用神经网络的高效推理能力，显著提高部署速度。此外，论文还设计了集成的神经模块来感知热图信息，并提出了一个全新的奖励函数，以更好地引导智能体学习最优策略。

关键设计：在网络结构方面，论文可能采用了卷积神经网络（CNN）来提取热图特征，并使用循环神经网络（RNN）或Transformer来处理序列决策问题。奖励函数的设计可能考虑了雷达的覆盖范围、抗干扰能力以及部署成本等因素。具体的参数设置和损失函数需要在论文中进一步查找。训练过程可能采用了经验回放、目标网络等技巧来提高训练的稳定性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FARDA在雷达覆盖范围上与进化算法相当，但部署速度提升了约7000倍。消融实验验证了FARDA框架中各个组件的必要性。这些结果表明，FARDA是一种高效且有效的抗干扰雷达部署算法，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于军事通信、雷达对抗、无线电频谱管理等领域。通过快速部署认知雷达，可以有效应对敌方干扰，提高目标检测概率，保障通信安全。此外，该方法还可以推广到其他资源部署优化问题，如无线传感器网络部署、基站选址等，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

The fast deployment of cognitive radar to counter jamming remains a critical challenge in modern warfare, where more efficient deployment leads to quicker detection of targets. Existing methods are primarily based on evolutionary algorithms, which are time-consuming and prone to falling into local optima. We tackle these drawbacks via the efficient inference of neural networks and propose a brand new framework: Fast Anti-Jamming Radar Deployment Algorithm (FARDA). We first model the radar deployment problem as an end-to-end task and design deep reinforcement learning algorithms to solve it, where we develop integrated neural modules to perceive heatmap information and a brand new reward format. Empirical results demonstrate that our method achieves coverage comparable to evolutionary algorithms while deploying radars approximately 7,000 times faster. Further ablation experiments confirm the necessity of each component of FARDA.