基于LSTM-DDPG的再入制導(dǎo)方法
摘 要:針對現(xiàn)有基于深度確定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法的再入制導(dǎo)方法計(jì)算精度較差,對強(qiáng)擾動條件適應(yīng)性不足等問題,在DDPG算法訓(xùn)練框架的基礎(chǔ)上,提出一種基于長短期記憶-DDPG(long short term memory-DDPG, LSTM-DDPG)的再入制導(dǎo)方法。(剩余23791字)
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- 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)
- 2025年01期
目錄
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