一种无人潜器的自适应轨迹跟踪方法

本发明涉及海洋智能系统领域，具体涉及一种无人潜器的自适应轨迹跟踪方法，在复杂水域中实时采集无人潜器的运行数据，基于改进的熵权法(Improved Entropy Weight Method,IEWM)引入调整因子来分析指标间的关联性，判别各个指标的重要程度。选择熵权值大于平均熵权的自适应轨迹跟踪指标作为Duelling DQN(Deep‑Q Network)的状态空间。通过引入状态值函数和行动优势函数，计算预测网络的值函数以提高训练的稳定性。从缓冲区中随机抽取样本，基于均方差计算预测网络的损失函数。定期用预测网络的参数更新目标网络的参数，从而更新目标网络的值函数。通过输出无人潜器的自适应轨迹跟踪策略，以满足复杂海域下无人潜器的任务需求。与现有技术相比，本发明具有提高了无人潜器的轨迹跟踪精度等优点。