一种基于深度强化学习的高超声速飞行器规避制导方法

被引：0

申请号：

CN202211227304.2

申请日：

2022-10-09

公开(公告)号：

CN115657711A

公开(公告)日：

2023-01-31

发明(设计)人：

王宏伦武天才李娜刘一恒任斌杨志远

申请人：

申请人地址：

100191 北京市海淀区学院路37号

IPC主分类号：

G05D110

IPC分类号：

代理机构：

北京永创新实专利事务所 11121

代理人：

易卜

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2023-02-17	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05D 1/10 申请日:20221009
2023-01-31	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度强化学习的高超声速飞行器规避制导方法 [P].

王宏伦 ;

武天才 ;

李娜 ;

刘一恒 ;

任斌 ;

杨志远 .

中国专利 :CN115657711B ,2024-07-05

[2]

一种基于强化学习的高超声速飞行器再入协同制导方法 [P].

蔡光斌 ;

李欣 ;

穆朝絮 ;

张艳红 ;

徐慧 ;

肖永强 ;

魏昊 .

中国专利 :CN114675545B ,2022-06-28

[3]

基于安全强化学习的高超声速飞行器最优控制方法 [P].

程玉虎 ;

史蕾 ;

王雪松 .

中国专利 :CN115981149B ,2024-01-09

[4]

基于深度强化学习的高超声速变外形飞行器姿态控制方法 [P].

李繁飙 ;

谢启超 ;

曹承钰 ;

丁溶 ;

阳春华 .

中国专利 :CN117289709B ,2024-06-28

[5]

高超声速飞行器机载轨迹规划方法、装置、飞行器及介质 [P].

王鹏 ;

鲍存余 ;

何睿智 ;

汤国建 .

中国专利 :CN114253296A ,2022-03-29

[6]

高超声速飞行器机载轨迹规划方法、装置、飞行器及介质 [P].

王鹏 ;

鲍存余 ;

何睿智 ;

汤国建 .

中国专利 :CN114253296B ,2024-06-07

[7]

基于实时优化和深度学习的高超声速飞行器协同制导方法 [P].

刘新福 ;

李雅轩 .

中国专利 :CN114815878A ,2022-07-29

[8]

基于实时优化和深度学习的高超声速飞行器协同制导方法 [P].

刘新福 ;

李雅轩 .

中国专利 :CN114815878B ,2024-05-10

[9]

一种基于深度学习的高超声速飞行器再入预测校正容错制导方法 [P].

王宏伦 ;

余跃 ;

李娜 ;

刘一恒 ;

武天才 .

中国专利 :CN110413000A ,2019-11-05

[10]

一种基于强化学习的高超声速飞行器航迹规划方法 [P].

池海红 ;

宋国福 ;

周明鑫 ;

王良华 .

中国专利 :CN114815864A ,2022-07-29

← 1 2 3 4 5 →