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摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的观测星座优化方法，涉及卫星智能技术领域，包括以下步骤：确定待观测星座的星座构型并获取其卫星轨道参数；基于卫星轨道参数，利用强化学习算法构建星座优化策略；建立状态空间模型、动作空间模型并设计奖励函数；基于最优策略函数，利用改进后的TD3算法对状态空间模型、动作空间模型和奖励函数进行处理，得到最终优化策略；通过待观测星座执行最终优化策略，完成对观测星座的优化。本发明改善了传统的TD3的学习训练效率低、优化模型不稳定性的缺点，通过引进优先经验回放和动态策略噪声改善了星座优化设计决策模型的训练效率和稳定性，提高了星座对地观测性能。
主权项：1.一种基于深度强化学习的观测星座优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、确定待观测星座的星座构型并获取其卫星轨道参数；S2、基于卫星轨道参数，利用强化学习算法构建星座优化策略；S3、建立状态空间模型、动作空间模型并设计奖励函数；S4、基于最优策略函数，利用改进后的TD3算法对状态空间模型、动作空间模型和奖励函数进行处理，得到最终优化策略；S5、通过待观测星座执行最终优化策略，完成对观测星座的优化。
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百度查询： 四川大学 一种基于深度强化学习的观测星座优化方法
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