生成上述方法的python代码

由于编写完整且详细的多智能体深度强化学习雷达抗干扰系统代码超出了这个平台的范围，但我可以提供一个简化版的代码框架，以及关键部分的伪代码描述。实际代码将涉及到更复杂的库如TensorFlow或PyTorch，以及一些RL库（如Stable Baselines3或MuJoCo）。

# 导入必要的库
import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import DDPG, MlpPolicy
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv

# 定义雷达和干扰机的环境
class RadarInterferenceEnv(gym.Env):
    ...

# 创建单个智能体环境
env = RadarInterferenceEnv()

# 使用DDPG训练干扰机
ddpg_agent = DDPG(MlpPolicy, env, verbose=1)
ddpg_agent.learn(total_timesteps=10000)

# 使用NFSP和MADDPG训练雷达
radar_agent = CustomMADDPGAgent(env, NFSP_agent=ddpg_agent, verbose=1)
radar_agent.train(total_episodes=1000)

# 模拟运行
state = env.reset()
while True:
    action_interference = ddpg_agent.predict(state)
    state, reward, done, _ = env.step(action_interference)
    # 雷达的决策过程
    action_radar = radar_agent.predict(state)
    ...

请注意，这只是一个非常简化的例子。实际代码会包括状态编码、奖励函数设计、环境更新、策略更新、存储和加载模型等详细部分。此外，你还需要构建NFSP和MADDPG的自定义版本。