基于強化學習的自動對星方法,包括:采集數據,構造預定組坐標系?信號強度數據,并基于所述坐標系?信號強度數據構建訓練數據集和測試數據集;構建深度神經網絡模塊,配置獎勵函數、可觀測狀態量和動作空間,以所述訓練數據集作為輸入數據,對深度神經網絡模塊進行訓練預定的次數;采用測試數據集對訓練好的深度神經網絡模塊進行測試,得到最終優化的深度神經網絡模塊。本方案通過自動化對星,可以大大提高對星的效率,提高工作質量。
聲明:
“基于強化學習的自動對星方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)