国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:魏潇龙(), 吴亚荣(), 姚登凯*(), 赵顾颢()
单位:1. 空军工程大学空管领航学院,陕西 西安 710051;2. 广州理工学院航空学院,广东 广州 510540
关键词:无人机,超视距,空战对抗,深度强化学习,分层决策
基金:国家自然科学基金(52074309)资助课题
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)超视距空战机动决策复杂度高、时效性强的问题,提出基于深度强化学习的分层决策算法。首先,根据超视距空战的战术特点,对UAV的态势判断、状态转移、胜负判定等过程进行建模,搭建空战仿真环境。其次,对深度强化学习网络模型进行构建,引入分层决策机制,使用蚁群算法作为目标网络Q值估计的启发式因子。仿真验证表明,所提算法可以使UAV根据态势变化及时采取机动策略,且策略输出和机动指令输出较为稳定,决策效率较高。所提算法可在拓宽UAV战术样式的基础上降低网络的学习难度,提升决策质量。
来源:2025年第9期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部