基于强化学习的MIMO多目标检测波形优化
信号处理
2018-11-07 v1
摘要
提出了一种基于强化学习(RL)框架的共址MIMO雷达认知波束成形算法。我们分析了基于RL的优化协议，该协议使MIMO雷达(即智能体(agent))能够迭代地感知未知环境(即涉及未知数量目标位于未知角度位置的雷达场景)，并据此合成一组发射波形，其相关波束方向图根据所获知识进行定制。所提基于RL的波束成形算法的性能通过数值仿真在检测概率()方面进行了评估。
引用
@article{arxiv.1811.02359,
title = {Reinforcement learning-based waveform optimization for MIMO multi-target detection},
author = {Li Wang and Stefano Fortunati and Maria Sabrina Greco and Fulvio Gini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02359},
year = {2018}
}
备注
Presented at ASILOMAR 2018