简介： 本发明公开了一种基于DDPG的发射资源智能认知管理方法，包括：构建并训练LSTM预测网络；利用深度强化学习智能体感知环境，以获取目标状态的观测值；将目标状态的观测值输入已训练的LSTM预测网络，得到目标的先验信息表示；将目标的先验信息表示输入Actor‑Critic网络，得到动作向量；根据动作向量生成发射波束并分配功率，以实现发射资源的智能管理。本发明提供的基于DDPG的发射资源智能认知管理方法，简化了优化过程，提高了跟踪精度；且未限制发射波束与目标个数的数量关系，使得资源分配更合理，资源的利用效率更高，应用范围更广泛。