认知雷达网络中协调行为的识别——一种多目标逆强化学习方法
信号处理
2022-11-15 v1 机器学习
摘要
考虑一个被认知雷达网络跟踪的目标。若目标能截获部分雷达网络发射信号，它如何检测雷达间的协调？所谓“协调”，是指雷达发射满足关于各雷达效用的多目标优化的帕累托最优性。本文提出一种新颖的多目标逆强化学习方法，在给定有限雷达网络发射数据集的情况下，既能检测此类帕累托最优（“协调”）行为，又能重构各雷达的效用函数。该方法的推导源于显示偏好的微观经济框架，并适用于逆检测与多目标优化系统学习的更一般问题。
引用
@article{arxiv.2211.06967,
title = {Identifying Coordination in a Cognitive Radar Network -- A Multi-Objective Inverse Reinforcement Learning Approach},
author = {Luke Snow and Vikram Krishnamurthy and Brian M. Sadler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.06967},
year = {2022}
}