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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本申请属于飞行器突防策略设计技术领域。本公开实施例是关于一种基于深度强化学习的飞行器突防方法。本公开实施例引入回归网络增强了深度神经网络的结构；根据脱靶量与能量优化的需求，提出了终端与过程组合、强奖励与弱激励引导形式的奖励函数，还在奖励函数中加入了节能因子的策略，实现对机动能耗的定量调控；在观测中引入了随机噪声，将环境的不确定性纳入了训练过程；此外提出了分层训练与课程学习结合的的策略，加快了算法的收敛速度，降低训练难度；引入了视线角速率修正因子，增强高超对视线角速率的敏度，增大了高超的突防成功率。
主权项：1.一种基于深度强化学习的飞行器突防方法，其特征在于，该方法包括：基于有两个拦截器的多体突防博弈场景，在横向平面内建立飞行器与拦截器的攻防对抗数学模型；基于攻防对抗数学模型，设计ITD3网络模型、ITD3网络模型的奖励函数和ITD3网络模型的状态观测；其中，ITD3网络模型包括回归网络、Actor网络和Critic网络，回归网络包括鉴别器和过滤器，ITD3网络模型的状态观测中引入随机噪声；利用训练数据对ITD3网络模型进行分层课程训练，以得到目标ITD3网络模型；向目标ITD3网络模型中引入视线角速率修正因子，并利用测试数据对引入视线角速率修正因子后的目标ITD3网络模型进行测试，以得到测试后的目标ITD3网络模型；利用测试后的目标ITD3网络模型对飞行器和两个拦截器的态势信息进行处理，以得到突防策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于深度强化学习的飞行器突防方法
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