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situational continuity-based air combat autonomous maneuvering decision-making

Defence Technology（防务技术） 2023年第11期29卷 66-79页

作者： Jian-dong Zhang Yi-fei Yu Li-hui Zheng Qi-ming Yang Guo-qing Shi Yong Wu School of Electronics and Information Northwestern Polytechnical UniversityXi'an710129China Military Representative Office of Haizhuang Wuhan Bureau in Luoyang Region 471000China

In order to improve the performance of UAV's autonomous maneuvering decision-making,this paper proposes a decision-making method based on situational *** algorithm in this paper designs a situation evaluation function with strong guidance,then trains the Long Short-Term Memory(LSTM)under the framework of Deep Q Network(DQN)for air combat maneuvering *** the continuity between adjacent situations,the method takes multiple consecutive situations as one input of the neural *** reflect the difference between adjacent situations,the method takes the difference of situation evaluation value as the reward of reinforcement *** different scenarios,the algorithm proposed in this paper is compared with the algorithm based on the Fully Neural Network(FNN)and the algorithm based on statistical principles *** results show that,compared with the FNN algorithm,the algorithm proposed in this paper is more accurate and *** with the algorithm based on the statistical principles,the decision-making of the algorithm proposed in this paper is more efficient and its real-time performance is better.

关键词： UAV Maneuvering decision-making situational continuity Long short-term memory(LSTM) Deep Q network(DQN) Fully neural network(FNN)

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