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典型文献
考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法
文献摘要:
针对现有方法难以预测出符合飞行移动目标不确定行为方式轨迹的问题,提出基于逆强化学习的飞行移动目标轨迹预测方法,通过学习目标行为偏好以及模拟目标行为决策过程的方式预测目标的移动轨迹.首先基于深度神经网络建立目标的行为决策模型与行为偏好模型,然后通过最大熵逆强化学习方法交替地学习模型参数.为了有效地学习目标的不确定行为特征,采用监督学习的方法学习出目标示例轨迹概率分布模型,用于指导目标行为偏好模型的训练以及初始化目标行为决策模型,同时通过对目标行为偏好模型进行预训练的方式提高其训练质量.仿真结果表明,提出的飞行移动目标轨迹预测方法可通过学习到的目标行为决策模型较为准确地模拟目标的行为方式,预测的目标轨迹分布与真实的目标轨迹分布在Kullback-Leibler(KL)散度下的相似度可达0.24.
文献关键词:
轨迹预测;飞行移动目标;不确定行为方式;逆强化学习;深度神经网络
作者姓名:
颜鹏;郭继峰;白成超
作者机构:
哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001
文献出处:
引用格式:
[1]颜鹏;郭继峰;白成超-.考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法)[J].宇航学报,2022(08):1040-1051
A类:
不确定行为方式,飞行移动目标
B类:
难以预测,预测出,逆强化学习,目标轨迹预测,学习目标,目标行为,行为偏好,行为决策,决策过程,移动轨迹,深度神经网络,决策模型,最大熵,强化学习方法,地学,行为特征,监督学习,方法学,标示,示例,概率分布模型,初始化,预训练,训练质量,Kullback,Leibler,KL,散度
AB值:
0.245674
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