摘要
本发明公开了一种面向多目标的多雷达协同探测目标分配方法,该方法首先针对多雷达协同探测多目标场景,通过六项约束条件评估多雷达系统的探测性能。其次根据六项约束条件,基于AHP方法构建目标匹配度评估模型,并获取评估型准则层包括的六项指标以及对应的权重。然后根据六项指标对应权重,基于目标匹配度评估模型对目标分配问题进行马尔科夫决策过程建模。最后根据马尔可夫决策过程模型,基于分层多智能体深度强化学习算法提出目标匹配决策求解框架,输出各雷达节点匹配度最高的跟踪目标组合。本发明从三方面综合考虑构建了目标匹配度评估模型,有效解决复杂问题中高维状态空间和高维动作空间带来的训练不收敛难题。
技术关键词
多雷达协同探测
多智能体深度强化学习
多雷达系统
节点
指标
决策
策略
预定义动作
表达式
分层
场景
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