基于强化学习提升双GNSS测向精度方法研究
刘佳铭1
段静玄2
张学良2
林静2
1.海装上海局驻上海地区第五代表室 上海 2001352.中国舰船研究设计中心 武汉 430064
摘要：GNSS测量精度是准确标校雷达的基础,为了提高GNSS定位精度构建了强化学习框架来,该框架无需对GNSS设备硬件参数或运动模型做出严格的假设,自动寻优最佳策略来实现原始GNSS观测的"校正".强化学习模型使用了一种有效的基于置信度的奖励机制,该机制独立于地理位置,从而使模型具有泛化性.通过与扩展卡尔曼滤波器算法进行比较来评估模型的性能.实验表明,与基准扩展卡尔曼滤波器模型相比,所提出的强化学习模型收敛速度快,预测方差较小,并且可以将测向定位误差减少50％.
关键词：雷达标校无人机双GNSS测向强化学习
分类号：TN958(雷达)
论文发表日期：2022-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 60-64 )
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