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脉冲冲击射流传热控制的深度强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文利用深度强化学习算法提高智能脉冲雷达和相邻通信系统的动态非合作共存，最大化雷达探测性能，保持对频带的充分利用。实验证明，基于DQL算法的方法更有效地提高雷达的SINR和带宽利用率，同时维持良好的距离分辨率。SDRadar原型系统的实验结果证明了本文提出的深度强化学习方法在拥挤频谱环境下显著提高了雷达探测性能。
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关键要点
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本文采用深度强化学习中的非线性价值函数逼近实现智能脉冲雷达和相邻通信系统的动态非合作共存。
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通过学习调整频率和中心频率，最大化雷达探测性能，保持对频带的充分利用。
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与策略迭代或感知和避免方法相比，基于DQL算法的方法更有效地提高雷达的SINR和带宽利用率。
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DQL方法维持良好的距离分辨率，并扩展到包括Double Q-Learning和递归神经网络，形成DDRQN。
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SDRadar原型系统的实验结果证明了深度强化学习方法在拥挤频谱环境下显著提高了雷达探测性能。
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