用于巡航导弹突防航迹规划的改进深度强化学习算法
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>609 K
標(biāo)簽： 巡航导弹 DDPG算法 突防策略
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文檔介紹：为了解决巡航导弹面临动态预警机雷达威胁下的突防航迹规划问题，提出一种改进深度强化学习智能航迹规划方法。针对巡航导弹面对预警威胁的突防任务，构建了典型的作战场景，给出了预警机雷达探测概率的预测公式，在此基础上设计了一种引入动态预警威胁的奖励函数，使用深度确定性策略梯度网络算法(Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG)探究巡航导弹智能突防问题。针对传统DDPG算法中探索噪声时序不相关探索能力差的问题，引入了奥恩斯坦-乌伦贝克噪声，提高了算法的训练效率。计算结果表明，改进的DDPG算法训练收敛时间更短。
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