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申请/专利权人：哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所
摘要：本申请公开了一种高价值航天器集群智能护卫方法，属于航天器技术领域，包括：获取航天器集群的初始数据，其中，航天器集群包括多个自主决策的航天器；根据初始数据，结合航天器轨道模型、卫星星载传感器模型、光照模型对航天器集群进行环境推演并得到当前模拟环境；构建航天器集群的行为规则库和能力规则库；设置奖励函数，根据多智能体强化学习算法和奖励函数建立强化学习模型，根据当前模拟环境、行为规则库和能力规则库，对强化学习模型进行迭代训练，直至强化学习模型收敛；根据收敛的强化学习模型对真实场景中的任务进行模拟得到最终的多智能体决策结果并进行可视化处理。针对航天器集群抵近问题进行决策，可规避其他航天器的辐射或干扰。
主权项：1.一种高价值航天器集群智能护卫方法，其特征在于，包括：获取航天器集群的初始数据，其中，所述航天器集群包括多个自主决策的航天器；根据所述初始数据，结合航天器轨道模型、卫星星载传感器模型、光照模型对航天器集群进行环境推演并得到当前模拟环境；构建航天器集群的行为规则库和能力规则库；设置奖励函数，根据多智能体强化学习算法和所述奖励函数建立强化学习模型，以针对航天器集群抵近问题得到多智能体决策结果；根据所述当前模拟环境、所述行为规则库和所述能力规则库，对所述强化学习模型进行迭代训练，直至强化学习模型收敛；根据收敛的强化学习模型对真实场景中的任务进行模拟得到最终的多智能体决策结果，并对所述多智能体决策结果进行可视化处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 上海卫星工程研究所 一种高价值航天器集群智能护卫方法
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