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题名未知博弈范式下的通用电磁对抗策略自动生成研究
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作者
汪清
陈琪
王浩智
张峰
董志诚
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机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
中国电科智能科技研究院
西藏大学信息科学技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期4072-4082,共11页
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基金
国家自然科学基金(61871282,U20A20162)
西藏自治区重点研发计划
平安西藏重大专项(XZ202201ZD0006G03)。
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文摘
电磁空间对抗通常被建模为零和博弈,但是当作战环境变化时零和博弈双方需要适应新的未知任务,人工设定的博弈规则不再适用。为了避免人为设计显式博弈策略,该文提出一种基于种群的多智能体电磁对抗方法(PMAEC),以实现在未知博弈范式下的通用电磁对抗策略自动生成。首先,基于模拟电磁博弈对抗环境的多智能体对抗平台(MaCA),采用元博弈框架建立电磁对抗策略种群优化问题模型,并将其分解为内部和外部优化目标。其次,结合元学习技术,通过自动课程学习(ACL)优化元求解器模型。最后,通过迭代更新最佳响应策略,扩充并强化策略种群以适应不同难度的博弈挑战。在MaCA平台上的仿真结果表明,所提的PMAEC方法能使元博弈收敛到更低的可利用度,并且训练得到的电磁对抗策略种群可以泛化到更复杂的零和博弈,实现模型从简单场景训练扩展至复杂电磁对抗环境的大规模博弈,增强电磁对抗策略的泛化能力。
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关键词
电磁对抗
元博弈
自动课程学习
元学习
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Keywords
Electromagnetic countermeasure
Meta-game
Auto-Curriculum Learning(ACL)
Meta-learning
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分类号
TN794
[电子电信—电路与系统]
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