公开(公告)号：CN116424573B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202310122899.3

申请日：2023-02-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 岳程斐 ,  王培基 ,  连晓斌 ,  陆浪

IPC: B64G1/24 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出一种未知复杂环境下无拖曳卫星控制方法。首先采用主成分分析法提取不同传感器输入，并将相关性变量转换为一组具有线性不相关性变量，通过计算可实现多源数据的特征提取，从而达到降低数据维度的目的；随后将环境数据和卫星状态数据构成信息数据库，并利用Q学习算法在未知复杂环境学习状态‑动作值函数，再结合贪心策略更新Q值，从而得到Q学习模型；最后利用专家知识库并将迁移学习与Q学习相结合，得到实际的控制指令，并将信息反馈给执行机构，从而实现未知复杂环境下无拖曳卫星控制。

公开(公告)号：CN116424573A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310122899.3

申请日：2023-02-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 岳程斐 ,  王培基 ,  连晓斌 ,  陆浪

IPC: B64G1/24 ,  G06N3/042 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提出一种未知复杂环境下无拖曳卫星控制方法。首先采用主成分分析法提取不同传感器输入，并将相关性变量转换为一组具有线性不相关性变量，通过计算可实现多源数据的特征提取，从而达到降低数据维度的目的；随后将环境数据和卫星状态数据构成信息数据库，并利用Q学习算法在未知复杂环境学习状态‑动作值函数，再结合贪心策略更新Q值，从而得到Q学习模型；最后利用专家知识库并将迁移学习与Q学习相结合，得到实际的控制指令，并将信息反馈给执行机构，从而实现未知复杂环境下无拖曳卫星控制。