CN108710109B - 一种车载雷达频段分配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种车载雷达频段分配方法及系统，所提供的方法包括：根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，获取车辆的更新经历；根据车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；根据第二车辆状态和第二策略函数参数，计算获得本次迭代中车载雷达的第二使用频段，并将车载雷达的使用频段切换至第二使用频段。本发明提供的方法，结合当前环境的观测，实现在动态环境中雷达资源的分配，使每辆车通过频谱选取策略，根据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，实现了分布式控制，能有效避免干扰，比中心化的控制更加灵活。

Description

一种车载雷达频段分配方法及系统
技术领域
本发明实施例涉及雷达频段分配技术领域，尤其涉及一种车载雷达频段分配方法及系统。
背景技术
随着雷达技术的发展，车载雷达被应用到越来越多的车辆上，然而，车载雷达间的干扰问题越来越受到关注，车载雷达由于其自身的特点，当道路中装载了车载雷达的车辆增多时，干扰源也相应的增多，传统的干扰消除方法一般为预傅里叶变换(Pre-FFT)，后傅里叶变换(Post-FFT)，脉冲幅度调制，以及参差脉冲重复频率(PRF)等方式对雷达的干扰进行消除，然而针对车载雷达的特点，这些方法只能在干扰接收后来尽量消除它，并不能从一开始避免干扰的产生，因此不适用于车载雷达的场景。
另一种方法叫干扰避免，即通过选取不重叠的频段，从源头上避免干扰的产生。常用的是通信中的频谱感知(Spectrum Sensing)的方法。在多部雷达之间，根据不同雷达的需求，比如测距精度等，进行频谱分配，使得既能满足各个雷达的需求，同时频谱之间不相互重叠，从而避免干扰。但是，这种中心化的控制在机动性强、变换迅速的车载雷达场景中代价较高，难以实现。
现有技术中，针对车载雷达的频谱选择和分配中，并没有一种方法能适应于变换迅速的车载雷达场景中，导致车载雷达难以消除雷达间的干扰。
发明内容
本发明实施例提供一种车载雷达频段分配方法及系统，用以解决现有技术中针对车载雷达的频谱选择和分配中，并没有一种方法能适应于变换迅速的车载雷达场景中，导致车载雷达难以消除雷达间的干扰的问题。
根据本发明的第一方面，本发明实施例提供一种车载雷达频段分配方法，包括：
根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；
根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；
根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
其中，所述根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，具体包括：
根据以下公式对所述车辆的第一车辆状态进行更新，获得第二车辆状态：
Figure GDA0002470716920000021
式中，sp为第二车辆状态s的第p个分量，
Figure GDA0002470716920000022
为第一车辆状态s-的第p个分量，车辆状态为一个M维的向量，M为车载雷达可以选用的频段的个数，第一车辆状态
Figure GDA0002470716920000023
是更新前车辆的状态，第二车辆状态s＝[s1，s2，....，sM]是更新后车辆的状态，p的取值范围为{1，2，...，M}；m为第一使用频段，I为所述车载雷达受到的干扰，β为加权参数，β的取值范围是[0，1]。
其中，所述获取所述车辆的更新经历，具体包括：根据所述第一车辆状态s-，第二车辆状态s，第一使用频段m和所述车载雷达受到的干扰I，组合为一次更新经历e。
其中，所述根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数，具体包括：根据更新经历e和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，构建代价函数；通过后向传播算法获取所述代价函数关于第二策略函数参数的导数，根据所述第二策略函数参数的导数，进而获得本次迭代中策略函数参数。
其中，所述方法还包括：将所述策略函数参数根据更新步长进行梯度下降，获得梯度下降后的策略函数参数，将该策略函数参数作为本次迭代中的第二策略函数参数。
其中，所述根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，具体包括：
根据以下公式计算出车辆状态向量：
q＝f(s；w)；
式中，s为所第二车辆状态，w为第二策略函数参数，q为车辆状态向量，其中，s和q均为M维向量，M为可以选用的频段个数，f为由三层神经网络构建的策略函数；
以(1-ξ)的概率选择所述车辆状态向量q中最大分量对应的索引，以ξ的概率等概率地随机选择一个频段作为第二使用频段；
其中，ξ＝1/(1+t/10000)，t为迭代次数。
其中，所述计算获得第二策略函数参数的步骤还包括：获得多个车辆的更新经历，通过所述多个更新经历构建测策略函数参数训练集；通过所述策略函数参数训练集，对所述第一策略函数参数进行训练，获得第二策略函数参数。
根据本发明的第二方面，提供一种车载雷达频段分配系统，包括：
状态更新模块，用于根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；
策略训练模块，用于根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；
频段选择模块，用于根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
根据本发明的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所提供的方法的步骤。
根据本发明的第四方面，提供一种车载雷达频段分配设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的车载雷达频段分配方法及系统，在计算获得策略函数参数后，结合当前环境的观测，实现在动态环境中雷达资源的分配，使每辆车通过频谱选取策略，根据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，实现一种分布式控制，既能有效避免干扰，又比中心化的控制更加灵活。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种车载雷达频段分配方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种车在雷达频段分配方法的仿真场景示意图；
图3本发明实施例提供的一种车在雷达频段分配方法的仿真流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种车载雷法频段分配系统的结构图；
图5为本发明实施例提供的车载雷达频段分配设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参考图1，图1为本发明实施例提供的一种车载雷达频段分配方法的流程示意图，所提供的方法包括：
S1，根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历。
具体的，根据上一次迭代中获得的车辆中车载雷达的使用频段，作为第一使用频段，在第一使用频段下车载雷达收到的干扰，以及在上一次迭代中获得的第一车辆状态，计算获得本次迭代中车辆的状态，记为第二车辆状态，其中车辆状态为一个M维的向量，M为车载雷达可以选用的频段的个数。
在第一次迭代中，车辆的初始状态均为0，假设更新前的车辆的状态为s-，则更新后的车辆状态为s，同时将一次车辆状态的更新的过程储存起来，作为一次更新经历。
在获取了本次迭代中的车辆更新经历后，同时将车辆更新经历储存到预先建立好的车辆更新经历数据库中。
S2，根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；
具体的，通过车辆的更新经历，以及上一次迭代中获得的第一策略函数参数，对策略参数函数进行训练，计算获得本次迭代中的第二策略函数参数。
其中，车辆更新经历可以为S1中获得的本次迭代中生成的车辆更新经历，也可以是从车辆更新经历数据库中提取的多个车辆更新经历。
S3，根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
具体的，根据第二策略函数参数和更新后的第二车辆状态，从而计算选取车载雷达的新的使用频段，此处通过将第二策略函数参数与第二车辆状态作为输入，输出结果为车载雷达应该使用的第二发射频段，随后将车载雷达的使用频段进行切换，将车载雷达的使用频段切换为第二使用频段。
通过此方法，在计算获得策略函数参数后，结合当前环境的观测，实现在动态环境中雷达资源的分配，使每辆车通过频谱选取策略，根据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，实现一种分布式控制，既能有效避免干扰，又比中心化的控制更加灵活。
在上述实施例的基础上，所述根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，具体包括：
根据以下公式对所述车辆的第一车辆状态进行更新，获得第二车辆状态：
Figure GDA0002470716920000071
式中，sp为第二车辆状态s的第p个分量，
Figure GDA0002470716920000072
为第一车辆状态s-的第p个分量，车辆状态为一个M维的向量，M为车载雷达可以选用的频段的个数，第一车辆状态
Figure GDA0002470716920000073
是更新前的车辆状态，第二车辆状态s＝[s1，s2，...sM]是更新后的车辆状态，p的取值范围为{1，2，...，M}；m为第一使用频段，I为所述车载雷达受到的干扰，β为加权参数，β的取值范围是[0，1]。
所述获取所述车辆的更新经历，具体包括：根据所述第一车辆状态s-，第二车辆状态s，第一使用频段m和所述车载雷达受到的干扰I，组合为一次更新经历e。
具体的，假设车辆的初始状态均为0。设更新前的车辆的状态是
Figure GDA0002470716920000074
当前选择的频段为m，受到的干扰大小为I，则更新后的状态s＝[s1，s2，...，sM]的各个分量为：
Figure GDA0002470716920000075
其中，β为可调的加权参数，取值范围为0到1之间。
在获得了新的车辆状态后，同时记录本次状态更新经历e，即e＝[s-，m，I，s]，其中，s-为更新前的车辆状态，即第一车辆状态；s为更新后的车辆状态；即第二车辆状态，m为当前选择的频段，即第一使用频段，I为第一使用频段下车载雷达的干扰大小。
通过此方法，使得每一个车载雷达可以据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，使得雷达频段分配更具有灵活性。
在上述实施例的基础上，所述根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数，具体包括：
根据更新经历e和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，构建代价函数；通过后向传播算法获取所述代价函数关于第二策略函数参数的导数，根据所述第二策略函数参数的导数，进而获得本次迭代中策略函数参数。
其中，所述方法还包括：将所述策略函数参数根据更新步长进行梯度下降，获得梯度下降后的策略函数参数，将该策略函数参数作为本次迭代中的第二策略函数参数。
具体的，首先构建代价函数：
Figure GDA0002470716920000081
式中，
Figure GDA0002470716920000082
为车辆更新经历，[·]j表示向量的第j个分量，w-上一次迭代中获得的第一策略函数参数，γ为折扣系数，取值范围为0到1之间。
Figure GDA0002470716920000083
为更新前的车辆状态，即第一车辆状态；sk为更新后的车辆状态；即第二车辆状态，mk为当前选择的频段，即第一使用频段，Ik为第一使用频段下车载雷达的干扰大小。在代价函数中，选用的更新经历e可以为最新的更新经历，也可以从用于储存所有更新经历的储存库B中，随机选取若干个更新经历。
然后，利用后向传播(BP)算法求出代价函数关于策略函数参数的导数
Figure GDA0002470716920000084
从而获得本次迭代的策略函数参数。
最后，对策略函数参数进行梯度下降，具体公式为：
Figure GDA0002470716920000085
从而完成一次更新，获得本次迭代中的策略函数参数w。式中，α为更新步长，取值范围为0到1之间，w-为上一次迭代中获得的策略参数函数，即第一策略函数参数。
在上述实施例的基础上，所述根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，具体包括：
根据以下公式计算出车辆状态向量：
q＝f(s；w)；
式中，s为第二车辆状态，w为第二策略函数参数，q为车辆状态向量，其中，s和q均为M维向量，M为可以选用的频段个数，f为由三层神经网络构建的策略函数；
以(1-ξ)的概率选择所述车辆状态向量q中最大分量对应的索引，以ξ的概率等概率地随机选择一个频段作为第二使用频段；
其中，ξ＝1/(1+t/10000)，t为迭代次数。
具体的，车辆状态时一个M×1维的向量s，通过公式：
q＝f(s；w)；
可以获得车辆状态向量q，式中，w为第二策略函数参数，q为车辆状态向量，s为所第二车辆状态，s和q均为M维向量，M为可以选用的频段个数。
在选择频段时，以(1-ξ)的概率选择输出向量q中最大分量对应的索引，以ξ的概率等概率地随机选择一个频段。
其中ξ＝1/(1+t/10000)，t初始为0，每进行一次频段选择，t加1。
在上述实施例的基础上，所述计算获得第二策略函数参数的步骤还包括：获得多个车辆的更新经历，通过所述多个更新经历构建测策略函数参数训练集；通过所述策略函数参数训练集，对所述第一策略函数参数进行训练，获得第二策略函数参数。
具体的，在每一次获得车辆的更新经历e后，将更新经历e进行储存，根据多个更新经历e构建策略函数参数训练集，通过策略函数参数训练集，从而可以对策略参数函数进行更新。
在将新的一次更新经历e储存到策略函数参数训练集中的时候，若存储空间已满，则将离当前最远的一次更新经历移除，储存新一次的更新经历。
综上所述，本发明实施例提供的车载雷达频段分配方法，在计算获得策略函数参数后，结合当前环境的观测，实现在动态环境中雷达资源的分配，使每辆车通过频谱选取策略，根据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，实现一种分布式控制，既能有效避免干扰，又比中心化的控制更加灵活。
在本发明的另一实施例中，参考图2，图2为本发明实施例提供的一种车在雷达频段分配方法的仿真场景示意图，在本实施例中，有两条车道，两条车道上的车匀速相向而行，每辆车的车前都装有雷达用于探测。仿真中的参数设置参见下表。
Figure GDA0002470716920000101
Figure GDA0002470716920000111
具体的仿真步骤如图3所示，
建立N个神经网络{fi}i∈{1，2，...，N}，分别对应每辆车的策略函数，函数参数的初始值wi用随机数产生。
所有车重置到初始位置p0和初始状态
Figure GDA0002470716920000112
清空内存Di，i∈{1，2，...，N}。
在tn＝nT时刻，更新所有车的位置pn＝pn-1+v0T，每辆车按照频段选择模块10的原理选择频段：
Figure GDA0002470716920000121
根据各个车的位置及其选择的频段计算它们受到的干扰大小
Figure GDA0002470716920000122
计算方式如下。
对于每个车辆i，按如下方式计算其他车对它的干扰大小
Figure GDA0002470716920000123
其中，
Figure GDA0002470716920000124
接着对这些干扰进行求和得到车辆i受到的总干扰：
Figure GDA0002470716920000125
按照状态更新模块20的原理更新每辆车在tn+1＝(n+1)T时刻的状态
Figure GDA0002470716920000126
并输出更新经历，按照经历存储模块30的原理储存经历，并从储存空间中的ND个经历中随机选取NB个作为训练集输出。按照策略训练模块40的原理对每辆车的策略函数参数进行更新。
参考图4，图4为本发明实施例提供的一种车载雷法频段分配系统的结构图，所提供的系统包括：状态更新模块41，策略训练模块41和频段选择模块43。
其中，状态更新模块41用于根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历。
策略训练模块42用于根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数。
频段选择模块43用于根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
具体的，根据上一次迭代中获得的车辆中车载雷达的使用频段，作为第一使用频段，在第一使用频段下车载雷达收到的干扰，以及在上一次迭代中获得的第一车辆状态，计算获得本次迭代中车辆的状态，记为第二车辆状态，其中车辆状态为一个M维的向量，M为车载雷达可以选用的频段的个数。
在第一次迭代中，车辆的初始状态均为0，假设更新前的车辆的状态为s-，则更新后的车辆状态为s，同时将一次车辆状态的更新的过程储存起来，作为一次更新经历。
通过车辆的更新经历，以及上一次迭代中获得的第一策略函数参数，对策略参数函数进行训练，计算获得本次迭代中的第二策略函数参数。
根据第二策略函数参数和更新后的第二车辆状态，从而计算选取车载雷达的新的使用频段，此处通过将第二策略函数参数与第二车辆状态作为输入，输出结果为车载雷达应该使用的第二发射频段，随后将车载雷达的使用频段进行切换，将车载雷达的使用频段切换为第二使用频段。
通过此系统，在计算获得策略函数参数后，结合当前环境的观测，实现在动态环境中雷达资源的分配，使每辆车通过频谱选取策略，根据自身观测局部的信息自适应地选择发射频段，实现一种分布式控制，既能有效避免干扰，又比中心化的控制更加灵活。
图5示例了车载雷达频段分配设备的实体结构示意图，如图5所示，该结构可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过总线540完成相互间的通信。通信接口540可以用于服务器与智能电视之间的信息传输。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行如下方法：根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
本实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车载雷达频段分配方法，其特征在于，包括：
根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；
根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；
根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，具体包括：
根据以下公式对所述车辆的第一车辆状态进行更新，获得第二车辆状态：
Figure FDA0002470716910000011
式中，sp为第二车辆状态s的第p个分量，
Figure FDA0002470716910000012
为第一车辆状态s-的第p个分量，车辆状态为一个M维的向量，M为车载雷达可以选用的频段的个数，第一车辆状态
Figure FDA0002470716910000013
是更新前的车辆状态，第二车辆状态s＝[s1，s2，...，sM]是更新后的车辆状态，p的取值范围为{1，2，...，M}；m为第一使用频段，I为所述车载雷达受到的干扰，β为加权参数，β的取值范围是[0，1]。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历，具体包括：
根据所述第一车辆状态s-，第二车辆状态s，第一使用频段m和所述车载雷达受到的干扰I，组合为一次更新经历e。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数，具体包括：
根据更新经历e和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，构建代价函数；
通过后向传播算法获取所述代价函数关于第二策略函数参数的导数，根据所述第二策略函数参数的导数，获得本次迭代中策略函数参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述策略函数参数根据更新步长进行梯度下降，获得梯度下降后的策略函数参数，将该策略函数参数作为本次迭代中的第二策略函数参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，具体包括：
根据以下公式计算出车辆状态向量：
q＝f(s；w)；
式中，s为所第二车辆状态，w为第二策略函数参数，q为车辆状态向量，其中，s和q均为M维向量，M为可以选用的频段个数，f为由三层神经网络构建的策略函数；
以(1-ξ)的概率选择所述车辆状态向量q中最大分量对应的索引，以ξ的概率等概率地随机选择一个频段作为第二使用频段；
其中，ξ＝1/(1+t/10000)，t为迭代次数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算获得第二策略函数参数的步骤还包括：
获得多个车辆的更新经历，通过所述多个更新经历构建测策略函数参数训练集；
通过所述策略函数参数训练集，对所述第一策略函数参数进行训练，获得第二策略函数参数。
8.一种车载雷达频段分配系统，其特征在于，包括：
状态更新模块，用于根据上一次迭代中，车辆中车载雷达的第一使用频段、所述车载雷达受到的干扰以及第一车辆状态，计算本次迭代的第二车辆状态，并获取由第一使用频段、车载雷达受到的干扰、第一车辆状态和第二车辆状态组成的更新经历；
策略训练模块，用于根据所述车辆的更新经历和上一次迭代中获得的第一策略函数参数，计算获得第二策略函数参数；
频段选择模块，用于根据所述第二车辆状态和所述第二策略函数参数，计算获得本次迭代中所述车载雷达的第二使用频段，并将所述车载雷达的使用频段切换至所述第二使用频段。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1到7中任一所述的方法的步骤。
10.一种车载雷达频段分配设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
以及与所述处理器连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
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