长江信息通信杂志

摘要：针对雷达动态信号中非平稳噪声与强杂波干扰下,传统自适应滤波算法收敛速度与稳态精度难以兼顾、对时变环境适配性不足的问题,提出一种基于深度强化学习的动态信号自适应滤波策略。该策略构建深度Q网络DQN实现滤波参数的实时自适应优化,设计适配雷达信号处理需求的奖励函数,完成滤波步长与权值约束的在线动态调整。通过仿真与实测雷达数据验证,该策略相较传统最小均方LMS、归一化最小均方NLMS算法,收敛速度提升40%以上,稳态均方误差降低35%以上,在低信噪比环境下仍能保持良好的滤波性能。该策略为复杂电磁环境下雷达动态信号的实时滤波处理提供了高效可靠的技术手段,可有效提升雷达信号的检测性能。

关键词： 深度强化学习;自适应滤波;雷达信号处理;动态信号;非平稳噪声;

DOI： 10.20153/j.issn.2096-9759.2026.06.016

专辑： 信息科技

专题： 电信技术;自动化技术

分类号： TN957.51;TP18