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申请/专利权人：西安爱生技术集团有限公司

摘要：本发明涉及一种基于强化学习的无人机躲避攻击输入数据计算方法，根据双方的航向角和爬升角，计算各自的无人机速度向量的方向向量和视线向量；在攻击无人机速度向量、被攻击者‑攻击者无人机视线向量所在平面上，被攻击无人机的速度向量靠近垂直于视线且方向为远离攻击者无人机的向量。根据获得的战场态势信息计算被攻击无人机‑躲避攻击指导向量的前置角、被攻击无人机‑攻击无人机的距离，并将该计算结果与被攻击者‑攻击者无人机的前置角作为输入状态的一部分输入智能体。本发明根据战场数据计算出可以直接指导智能体快速躲避攻击的输入数据，这有利于智能体快速学会如何有效躲避攻击，即找到躲避攻击的最优决策网络。

主权项：1.一种基于强化学习的无人机躲避攻击输入数据计算方法，其特征在于步骤如下：在当前任务场景中，无人机被击毁定义为：其中，datk-be是攻击者-被攻击者之间的距离，θattack是被攻击者-攻击者的前置角，Dattack,min是最小攻击距离，Dattack,max是最大攻击距离，θattack,max是最大攻击区的圆锥角；步骤1：计算被攻击者的速度向量的方向向量其中：xbak＝1×cosγbeAttack×cosχbeAttackybak＝1×cosγbeAttack×sinχbeAttackzbak＝1×sinγbeAttackχbeAttack为被攻击者航向角，γbeAttack为被攻击者爬升角；计算攻击者的速度向量的方向向量其中：xak＝1×cosγattack×cosχattackyak＝1×cosγattack×sinχattackzak＝1×sinγattackχattack为攻击者航向角，γattack为攻击者爬升角；步骤2：计算攻击者-被攻击者的视线向量其中：xLS＝xak-xbakyLS＝yak-ybakzLS＝zak-zbak步骤3：以向量和确定平面Π1，计算平面Π1的法向量为以为法向量且经过pattack点确定为平面Π2，计算平面Π2的法向量为步骤4：计算躲避攻击指导向量的方向向量为步骤5：计算与的夹角θv-d′： 其中， 步骤6：根据θv-d′判断与在的同侧或异侧，当θv-d′＜90deg，攻击者和被攻击者在的同侧，当θv-d′≥90deg，攻击者和被攻击者在的异侧，步骤7：计算向量在水平面上的投影向量步骤8：根据向量及方向向量计算向量的航向角χ′avoid与爬升角γ′avoid；步骤9：计算躲避攻击指导向量-被攻击者的前置航向角χavoid-attack与前置爬升角γavoid-attack将计算得到的[χavoid-attack,γavoid-attack]、被攻击者与攻击者的距离以及被攻击者-攻击者的前置角θattack作为状态量的数据输入给控制被攻击者强化学习的DQN算法智能体，并对智能体进行训练，得到躲避攻击性能较强的智能体。

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