摘要
本发明涉及一种复杂地下工事PNT系统的自适应与学习优化方法,包括:收集PNT系统数据;其中,所述PNT系统数据包括:用户行为数据、系统性能数据和用户反馈数据;基于PNT系统数据,构建对应模型;利用自适应算法,根据所述对应模型的输出结果,自动调整PNT系统的参数和行为;利用强化学习算法,通过试错的方式,使PNT系统自动学习和优化决策;收集用户的输入和反馈,对PNT系统进行持续优化。本发明有效提高了复杂地下工事PNT系统在定位精度、导航稳定性、授时准确性等方面的性能,增强了系统的自适应能力和智能化水平,提升了用户体验和系统可靠性,满足了复杂地下工事环境中对高精度、可靠PNT系统的迫切需求。
技术关键词
学习优化方法
系统性能数据
强化学习算法
系统性能模型
分析用户反馈
系统资源利用率
系统运行环境
导航误差
同步误差
决策
参数
自然语言
机制
措施
有效性
代表
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