一种基于DDPG迁移学习的无人机机动目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于DDPG迁移学习的无人机机动目标跟踪方法，通过对任务分解，初始化环境状态，神经网络参数等其他超参数，对神经网络进行训练。回合起始时，无人机执行行动改变速度和航向角，得到新的状态，并将每一回合的经验保存于经验池中作为学习样本，不断迭代更新神经网络的参数。当训练完成时，保存子任务训练好的神经网络参数，并迁移至下一任务场景下的无人机机动目标跟踪网络中，直到最终任务完成。