[发明专利]一种基于优先级随机抽样策略的Double DQN无人机隐蔽接敌方法在审
| 申请号： | 201911009182.8 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110673488A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 丁勇;何金;高振龙 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于优先级随机抽样策略的Double DQN无人机隐蔽接敌方法，包括：首先，建立隐蔽接敌双方空战态势示意图，由该图建立隐蔽接敌过程的优势区域与暴露区域；其次，建立无人机的状态空间并转化为特征空间和基于速度限制的无人机动作空间；然后，构建基于优先级随机抽样策略的双深度Q学习网络；接着，根据优势区域与暴露区域中敌我双方相对位置构建目标势函数奖赏，由无人机与障碍物的距离构建障碍物奖赏，将二者叠加为总奖赏对Double DQN神经网络进行隐蔽接敌训练；最后，将无人机当前的特征序列输入至训练后的Double DQN中的Q目标神经网络，得到无人机最优隐蔽接敌策略。该方法主要解决了无人机无模型隐蔽接敌问题。 | ||
| 搜索关键词： | 隐蔽 构建 奖赏 暴露区域 随机抽样 优势区域 障碍物 动作空间 目标神经 神经网络 速度限制 特征空间 特征序列 状态空间 势函数 叠加 网络 转化 | ||
【主权项】：
1.一种基于优先级随机抽样策略的Double DQN无人机隐蔽接敌方法，其特征在于，包括：/n步骤1，建立隐蔽接敌双方空战态势示意图，由该图建立隐蔽接敌过程的优势区域与暴露区域。/n步骤2，建立无人机在环境中的状态空间，并将其转换为特征空间。/n步骤3，建立基于速度限制的无人机动作空间。/n步骤4，构建基于优先级随机抽样策略的双深度Q学习网络。/n步骤5，根据优势区域与暴露区域构建目标势函数奖赏，利用无人机与障碍物的距离构建障碍物奖赏，将二者叠加构成总的势函数奖赏。/n步骤6，利用总的势函数奖赏对Double DQN神经网络进行训练，更新网络参数。/n步骤7，将无人机当前的特征序列输入训练后的Double DQN中的Q目标神经网络，得到无人机最优隐蔽接敌策略。/n
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