针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差,对强扰动条件适应性不足等问题,在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG,LST...
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针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差,对强扰动条件适应性不足等问题,在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG,LSTM-DDPG)的再入制导方法。该方法采用纵、侧向制导解耦设计思想,在纵向制导方面,首先针对再入制导问题构建强化学习所需的状态、动作空间;其次,确定决策点和制导周期内的指令计算策略,并设计考虑综合性能的奖励函数;然后,引入LSTM网络构建强化学习训练网络,进而通过在线更新策略提升算法的多任务适用性;侧向制导则采用基于横程误差的动态倾侧反转方法,获得倾侧角符号。以美国超音速通用飞行器(common aero vehicle-hypersonic,CAV-H)再入滑翔为例进行仿真,结果表明:与传统数值预测-校正方法相比,所提制导方法具有相当的终端精度和更高的计算效率优势;与现有基于DDPG算法的再入制导方法相比,所提制导方法具有相当的计算效率以及更高的终端精度和鲁棒性。
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