[发明专利]基于深度强化学习的空空导弹越肩发射制导律设计方法在审
| 申请号： | 202111550831.2 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114519292A | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 陈万春;龚晓鹏;陈中原 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣;唐爱华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种基于深度强化学习的空空导弹越肩发射制导律设计方法，包括步骤如下：步骤1，对越肩发射进行归一化动力学建模；对模型进行归一化使各状态量具有相近的量级，从而使神经网络的权重更新能够更加稳定；步骤2，为了适应强化学习的研究范式，需要将步骤1中的研究问题建模为马尔科夫决策过程；步骤3，搭建算法网络，设置算法参数；选用的深度学习算法为近端策略优化算法PPO，步骤4，在训练达到目标奖励值或最大步数之前，智能体将根据PPO算法不断收集状态转移数据及奖励，并不断迭代更新Actor网络和Critic网络的参数。应用本发明的技术方案，可以使导弹在复杂的气动环境中获得具有次优性和鲁棒性的攻角制导律，且考虑了导弹不同机动能力的限制，在未来空战中具有实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 空空导弹 发射 制导 设计 方法 | ||
【主权项】：
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