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| 稿件标题： | 基于PER-IDQN的多无人飞行器围捕研究 |
| 稿件作者： | 杨志鹏1,李波2,林松1,陈子浩1,曾长1,李金亮3 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.09.003 |
| 科学编辑： | 田春伟 博士（西北工业大学副教授） |
| 栏目名称： | 无人自主系统及智能决策专栏 |
| 关键词： | 机动目标；多无人飞行器；围捕任务；深度强化学习；协同决策 |
| 文章摘要： | 针对单无人飞行器能力有限，无法完成复杂军事场景下对敌方机动目标的压制等问题，提出了一种基于深度强化学习的多无人飞行器围捕方法。基于围捕任务，构建了栅格化场景，并对具体环境做出了说明。在深度强化学习的框架中，考虑到多无人飞行器对目标的靠近合围、安全避障等因素，对各飞行器状态变量、动作输出、奖励函数进行了针对性的设计。仿真结果表明：经过深度强化学习PERIDQN算法的训练后，多无人飞行器能够完成自主协同决策和威胁规避，实现对机动目标的包围捕获。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(62003267) ；电磁空间作战与应用重点实验室基金项目(2022ZX0090) |
| 引用本文格式： | 杨志鹏,李波,林松，等.基于PER-IDQN的多无人飞行器围捕研究［J］.兵器装备工程学报，2023，44(9)：20-25. YANG Zhipeng, LI Bo, LIN Song, et al.Research of multiple UAVs pursuitevasion based on PERIDQN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(9)：20-25. |
| 出版时间： | 2023年9月 |
| 上线时间： | 2023年9月28日 |
| 浏览次数： | 1562 |
| 下载次数： | 76 |
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