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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法及分体飞机获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116400729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310372240.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法及分体飞机是由谭俊波;王学谦;杨智程;梁斌设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法及分体飞机在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法及分体飞机，该方法包括如下步骤：S1、针对分体飞机的控制，构建基于DDPG算法的决策网络和评价网络并进行强化学习训练；其中，分体飞机包括前子机、后子机以及前后子机分离装置，前子机具有前起落架、备用主起落架以及备用引擎，后子机具有主起落架和主引擎；S2、在飞行过程中，将飞机雷达实际观测到的x轴距离、y轴距离及方向夹角作为状态输入决策网络中，由决策网络控制飞机转向和让后子机从前子机分离。本发明能够控制分体飞机转向使飞机与导弹的方向一致，并在导弹击中飞机前让分体飞机的后子机从前子机分离，实现分体躲避导弹的功能。

本发明授权基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法及分体飞机在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的分体飞机规避导弹的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对分体飞机的控制，构建基于DDPG算法的决策网络和评价网络并进行强化学习训练； 其中，所述分体飞机包括前子机、后子机以及前后子机分离装置，所述前子机具有前起落架、备用主起落架以及备用引擎，所述后子机具有主起落架和主引擎； 在训练过程中，将观测到的飞机机体坐标系xy平面上的导弹与飞机的x轴距离、y轴距离以及方向夹角作为状态输入所述决策网络中，所述决策网络输出动作给所述评价网络，所述评价网络根据所述状态和所述动作进行奖励打分及网络参数更新，所述决策网络根据打分进行梯度上升，得到更新的策略，以根据更新的策略控制飞机转向使飞机与来袭导弹的方向一致，以使导弹只能从后方击中飞机的后子机，从而避免导弹与飞机速度角度大而击中前子机，并在导弹击中飞机前让所述后子机从所述前子机分离，也使得所述前子机尽快保持稳定飞行； S2、在飞行过程中，将飞机雷达实际观测到的所述x轴距离、y轴距离及所述方向夹角作为状态输入所述决策网络中，由所述决策网络控制飞机转向和让所述后子机从所述前子机分离，让所述后子机从所述前子机分离时，控制所述前子机的备用引擎和原先收起的备用主起落打开，并令所述前子机使用所述前起落架和所述备用主起落架完成降落。

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