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| 2024年 | 2篇 |
| 2023年 | 12篇 |
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| 2021年 | 21篇 |
| 2020年 | 31篇 |
| 2019年 | 10篇 |
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| 2015年 | 11篇 |
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针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题,以强化学习(Reinforcement Learning, RL)方法为基础,提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法。首先,根据整个过程中目标的运动状态,建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)模型。其次,利用各状态间的相关程度构成策略函数,选择准确的动作,并设定相应的奖励函数。最后,考虑杂波密集时虚假量测难以分辨,结合目标先验信息,增加了Q表再学习环节,进一步优化关联精度。仿真结果表明,在非机动和强机动两种环境下,该方法都能准确地关联到目标的量测,具有较好的点迹-航迹关联性能。 相似文献
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