【摘 要】
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针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题，以强化学习（Reinforcement Learning， RL）方法为基础，提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法。首先，根据整个过程中目标的运动状态，建立马尔可夫决策过程（Markov decision process， MDP）模型。其次，利用各状态间的相关程度构成策略函数，选择准确的动作，并设定相应的奖励函数。最后，考虑到杂波密集时虚假
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针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题，以强化学习（Reinforcement Learning， RL）方法为基础，提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法。首先，根据整个过程中目标的运动状态，建立马尔可夫决策过程（Markov decision process， MDP）模型。其次，利用各状态间的相关程度构成策略函数，选择准确的动作，并设定相应的奖励函数。最后，考虑到杂波密集时虚假量测难以分辨，结合目标先验信息，增加了Q表再学习环节，进一步优化关联精度。仿真结果表明，在非机动和强机动两种环境下，本文方法都能准确的关联到目标的量测，具有较好的点迹-航迹关联性能。
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