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논문 기본 정보

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저자정보
Jeongsu Ahn (Chungbuk University) Jongho Shin (Chungbuk University) Hyeong-Geun Kim (Incheon University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
927 - 930 (4page)

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In missile guidance systems, uncertainties such as sensor noise degrade guidance performance. In order to handle the problem, an End-to-End missile guidance method based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed. This study develops guidance commands for target intercept in a two-dimensional environment. In the environment, it is assumed that the interceptor measures a normalized, noisy relative observation value for the target. Finally, numerical simulations composed of several training and validation are performed to validate the performance of the proposed method.
#missile guidance law #reinforcement learning #neural networks

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MISSILE KINEMATICS
3. DEEP REINFORCEMENT LEARNING
4. VALIDATION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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