基于深度强化学习的雷达智能抗干扰决策FPGA加速器设计

针对高动态环境下的雷达连续智能抗干扰决策和高实时性需求问题，本文构建了一种适用于雷达智能抗干扰决策的深度Q网络（Deep Q network，DQN）模型，并在此基础上提出了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array，FPGA）的硬件决策加速架构。在该架构中，本文设计了一种雷达智能决策环境交互片上访问方式，通过片上环境量化存储和状态迭代计算简化了DQN智能体连续决策时的迭代过程，在实现智能体深度神经网络的并行计算与流水控制加速的同时，进一步提升了决策实时性。仿真和实验结果表明，在保证决策正确率的前提下，所设计的智能抗干扰决策加速器相比已有的基于CPU平台的决策系统，在单次决策中实现了约46倍的速度提升，在连续决策中实现了约84倍的速度提升。