10.3969/j.issn.1001-506X.2020.08.12
基于强化学习的多机协同传感器管理
网络化战争中,机载雷达在实现对目标信息持续获取的同时保证载机安全生存是亟待解决的问题.对此,以多机协同作战安全转场任务为背景,提出基于深度强化学习算法的智能传感器管理方法.首先,综合考虑信号辐射量与目标威胁因素,计算目标运动过程中的实时威胁隶属度.其次,在强化学习框架下对雷达-目标分派问题建模,利用神经网络逼近动作-值函数,并根据时序差分算法进行参数更新.仿真结果表明,相比于传统调度方法,所提算法有效提升了任务成功率,缩短了任务完成用时.
传感器管理、强化学习、威胁隶属度
42
TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金61771399,61873205
2020-08-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1726-1733