基于Q-learning算法的SAR导引头制导律设计研究

基于任务装订工作方式的传统空地SAR导引头存在模式固定、成像-打击交接班弹体约束高准确度要求、作战系统资源调配自由度低,无法满足雷达导引头智能化作战需求。针对该问题,提出基于全信息链条利用的强化学习智能制导律算法。该算法以雷达导引头当前位置和速度为输入状态,以导弹施加法向过载为动作空间,充分考虑到末制导弹载SAR成像视场角和前视跟踪打击脱靶量约束,以成像检测和跟踪打击脱靶量作为奖励函数。在连续的状态空间和动作空间中,雷达导引头能根据战场态势自主选择制导律动作。实验表明,所提算法可综合中制导单脉冲扫描、末制导聚束成像与前视跟踪打击弹体前倾角和曲线轨迹控制约束要求,并可根据目标成像结果合理调配SAR成像时间,提高打击目标识别准确率,具有一定的SAR导引头制导智能决策打击能力,并可灵活适应不同作战任务。