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We propose a reinforcement learning-based electronic attack technique to deceive missiles equipped with Home-On-Jam (HOJ) functionality. Since Home-On-Jam tracks the jamming signal source, it is generally difficult for an aircraft to deceive it using jamming alone. We propose developing a jamming technique to deceive Home-On-Jam missiles using cooperative blink jamming when the aircraft is equipped with an onboard self-protection jammer and a RF decoy, utilizing reinforcement learning. In a scenario where the aircraft must rely solely on jamming to evade the missile without changing its direction, we utilize the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, an On-Policy deep reinforcement learning algorithm, to learn the aircraft’s survival strategy. We confirmed that the algorithm effectively learns in the environment we set up. In experiments comparing our reinforcement learning-based jamming technique with existing jamming methods where the aircraft and decoy alternately perform RF jamming for a fixed period, and a scenario with no jamming at all, the strategy where the aircraft and decoy alternate RF jamming for a certain period showed a survival rate of 48.2%, whereas our developed jamming technique achieved a survival rate of 95.6%.
목차
1. 서론
2. 강화학습 기반 재밍기법
3. 실험결과
4. 결론
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