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一种基于深度强化学习的反坦克导弹三维轨迹规划方法 

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申请/专利权人:哈尔滨工业大学

摘要:本发明涉及飞行器制导控制领域,公开了一种基于深度强化学习的反坦克导弹三维轨迹规划方法,包括如下步骤,建立反坦克导弹非线性动力学模型;建立反坦克导弹与目标相对运动学模型;建立面向反坦克导弹训练的深度强化学习框架;建立智能体训练的状态空间和动作空间;建立面向打击固定目标点的奖励函数及神经网络;设计基于深度强化学习的弹道规划模型训练和测试方法,本发明深度强化学习算法直接对飞行攻角和侧滑角指令进行学习,避免了在传统轨迹规划方法中,从过载指令到攻角侧滑角指令的复杂解算过程,智能轨迹在线规划算法,能充分发挥反坦克导弹打击能力,实现反坦克导弹射程全覆盖三维轨迹规划。

主权项:1.一种基于深度强化学习的反坦克导弹三维轨迹规划方法,其特征在于,包括如下步骤:建立反坦克导弹非线性动力学模型;建立反坦克导弹与目标相对运动学模型;建立面向反坦克导弹训练的深度强化学习框架;建立智能体训练的状态空间和动作空间;建立面向打击固定目标点的奖励函数及神经网络;设计基于深度强化学习的弹道规划模型训练和测试方法。

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权利要求:

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