买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法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：CN115562007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211147804.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法是由白宏阳;薛帅;孙瑞胜;陈伟;靳科锐设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法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来袭导弹防御对抗系统及方法。该系统包括模型搭建模块、马尔科夫决策模块、神经网络创建模块、训练模块、仿真验证模块和决策模块。方法为：首先搭建载机、诱饵和来袭导弹的相对运动模型，建立马尔科夫决策过程；然后根据深度强化学习算法，搭建神经网络，并使用训练模块对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；接着仿真验证模块调用训练好的神经网络模型进行仿真验证；最后根据仿真验证后的神经网络模型，生成干扰物投放方案和载机机动方案，对来袭导弹进行防御对抗。本发明算法效率高，自主决策能力强，提升飞行器针对典型场景的自主化、自适应智能决策能力，提高了飞行器的战场生存和突防能力。

本发明授权一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗方法，其特征在于，该方法采用基于深度强化学习的来袭导弹防御对抗系统，包括模型搭建模块、马尔科夫决策模块、神经网络创建模块、训练模块、仿真验证模块和决策模块，所述方法步骤如下： 步骤1、模型搭建模块搭建载机、诱饵和来袭导弹的相对运动模型； 步骤2、马尔科夫决策模块基于载机、诱饵和来袭导弹的相对运动模型，建立马尔科夫决策过程，包括状态空间、动作空间、状态转移方程以及奖励函数； 步骤3、神经网络创建模块根据深度强化学习算法，搭建神经网络； 步骤4、训练模块基于所述载机、诱饵和来袭导弹相对运动模型、状态空间、动作空间、状态转移方程以及奖励函数，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型； 步骤5、仿真验证模块调用训练好的神经网络模型进行仿真验证； 步骤6、决策模块根据仿真验证后的神经网络模型，生成干扰物投放方案和载机机动方案，对来袭导弹进行防御对抗； 步骤1所述的搭建载机、诱饵和来袭导弹的相对运动模型，具体如下： 来袭导弹在惯性坐标系下的动力学方程为： 式中：xm，ym，zm为导弹的位置矢量；vx_m，vy_m，vz_m为导弹的速度矢量；Px，Py，Pz为导弹的推力矢量；m为导弹的质量；M为地球质量；G为万有引力常量；rm为导弹相对于原点的距离； 载机在惯性坐标系下的运动方程为： 式中，xt，yt，zt为载机在惯性坐标系的坐标，vt、θt、φt为载机的速度、航迹俯仰角和航迹偏转角，ntx为目标的纵向控制过载，nty、ntz分别为目标偏航和俯仰方向的转弯控制过载； 设载机相对导弹的位置矢量为r，速度矢量为V，在惯性坐标系上用r，V，qε，qβ表示，则导弹与载机的相对运动方程为： 式中，rx＝xt‑xm，ry＝yt‑ym，rz＝zt‑zm；Vx＝vx_t‑vx_m，Vy＝vy_t‑vy_m，Vz＝vz_t‑vz_m；qβ为视线方位角；qε为视线高低角； 对式4关于时间求导得： 诱饵弹在惯性坐标系下的运动方程为： 式中，xd，yd，zd为载机在惯性坐标系的坐标，vd、θd、φd为载机的速度、航迹俯仰角和航迹偏转角； 设定导弹给定策略采用比例导引法攻击载机，制导指令为： 式中，ky、kz为比例导引系数；表示导弹与载机的视距的变化率；分别表示视线高低角的变化率和方位角的变化率； 设定载机的机动装置产生固定大小的推力，因为燃料的限制，机动装置的工作次数有限；忽略机动装置开关机过程中推力的过渡过程；关机时推力为0，开机时推力大小为P；载机的机动指令为K，K∈{‑1,0,1}；得机动装置产生的作用力在机体坐标系下的各轴投影分量为： 惯性坐标系和机体坐标系，具体如下： 惯性坐标系的定义为：惯性系坐标原点OG取在惯性空间某一点；轴OGXG和轴OGYG在水平面内，轴OGXG指向正北，轴OGYG指向正东，轴OGZG满足右手定则铅垂向下； 机体坐标系的定义为：机体坐标系固连于飞行器，坐标原点在飞行器质心OT；轴OTXT位于飞行器对称平面内，平行于机身轴线指向前方；轴OTYT垂直于飞行器对称平面，即OTXTZT平面，指向右方；轴OTZT位于飞行器对称平面内，垂直于XT轴朝下指向飞行器腹部； 步骤2所述的基于仿真模型，建立马尔科夫决策过程，包括状态空间、动作空间、状态转移方程以及奖励函数，具体如下： 状态空间为： S＝[R,qε,qβ]                        10其中：R为导弹与载机的相对距离，qε为视线的高低角，qβ视线方位角； 载机携带设定数量的诱饵，每一时刻对每个诱饵能够选择抛撒或不抛撒策略，进行姿态调整，也能够选择机动，因此设计的动作空间A为： 式中：K1为载机释放诱饵的指令，ψt、γt为载机姿态调整指令，K2为载机机动指令，K1，K2∈‑1，0，1； 状态转移方程为： 奖励函数为： 式中，n为剩余诱饵个数，t1为剩余机动时间，t2为释放诱饵的时刻。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。