一种基于深度强化学习成像卫星多圈次任务规划方法

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一种基于深度强化学习成像卫星多圈次任务规划方法
申请号:CN202510196002
申请日期:2025-02-21
公开号:CN120124459A
公开日期:2025-06-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习成像卫星多圈次任务规划方法,分析了多圈次任务规划问题,然后设计了两种不同求解流程的多圈次任务规划方法:基于马尔可夫决策过程的多圈次任务规划方法和基于圈次拆分的多圈次任务规划方法。针对基于马尔可夫决策过程的方法,进行了问题的马尔可夫决策过程建模及特征工程;在设计基于圈次拆分的多圈次任务规划方法时,提出了一种基于迁移学习的多圈次策略模型训练方法。
技术关键词
规划 决策 策略 深度强化学习 训练场景 静态特征 网络 特征工程 滚动基线 模型训练方法 成像窗口 唯一性 观测场景 场景特征 多轨道 标识 参数 周期
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