公开(公告)号：CN113052372B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202110283966.0

申请日：2021-03-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵玉新 ,  刘延龙 ,  邓雄 ,  杨硕 ,  郝日栩 ,  赵恒德 ,  杜登辉 ,  成小会

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法，通过引入深度强化学习算法，运用航路模型来处理AUV的路径追踪问题。首先对目标和AUV状态分析，判断并选择采用哪种航路进行追踪，建立三种航路模型，用训练好的模型对AUV下一状态进行预测。采用纯方位最小二乘估计法对检测到的目标信号进行运动要素解算，获得目标信息。将目标和AUV运动情况作为状态输入，AUV下一状态的动作和航向作为输出，建立状态——动作映射策略。根据任务要求，选择奖赏函数，AUV每段时间所采取的决策都会获得相应评价。本发明结合深度学习和强化学习的优点，将深度强化学习算法用在AUV路径追踪上，实现了对动态AUV的追踪路径规划。

公开(公告)号：CN113051529A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110284192.3

申请日：2021-03-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵玉新 ,  杨硕 ,  邓雄 ,  赵廷 ,  郝日栩 ,  刘延龙 ,  赵恒德

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明提供一种基于统计观测局地化均权重粒子滤波数据同化方法，获取模式积分初始背景场；判断是否达到统计观测开始时刻，累加观测求取统计观测均值；根据统计观测均值计算提议密度调整集合粒子；在给定同化时刻，使用均权重方法计算粒子权重，调整粒子状态；使用重采样方法，调整集合粒子维持粒子数稳定，更新观测对应位置粒子状态；使用局地化函数，确定同化观测对应位置周围的粒子权重；根据局地化权重更新粒子权重，更新周围粒子状态；计算统计观测局地化均权重粒子滤波的状态后验估计值。本发明可以有效提高非高斯网格化模式的数据同化质量，可以更好的应用于实时数据同化在网格化复杂模式中，提高同化质量。