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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于双通道神经网络的Whittleindex的估计方法及其用途，包括：步骤1：建立各目标的部分可观马尔科夫模型；步骤2：将每个目标视为一个臂，并在服从各目标的部分可观马尔科夫模型的前提下，以所有目标的折扣累积奖励作为优化目标函数优化各目标的动作决策；建立波束调度优化问题，对波束调度优化问题进行拉格朗日松弛，并得到多个子问题；步骤4：利用训练好的双通道神经网络得到每个目标在不同联合状态下的Whittleindex估计值；本发明依据与目标跟踪环境的交互和获取的奖励，进行加权梯度上升，估计出不同多维联合状态的Whittle索引值。
主权项：1.一种基于双通道神经网络的Whittleindex的估计方法，其特征在于，包括：步骤1：根据每个目标的联合状态、动作空间、目标运动量测空间、目标量测似然、联合状态转移函数和直接奖励函数建立各目标的部分可观马尔科夫模型；其中，所述联合状态包括目标的运动状态和贝叶斯克拉美罗状态；步骤2：将每个目标视为一个臂，并在服从各目标的部分可观马尔科夫模型的前提下，以所有目标的折扣累积奖励作为优化目标函数优化各目标的动作决策；步骤3：根据各目标的动作决策、优化目标函数、MIMO雷达系统发射的波束资源的数量M、目标的数量建立波束调度优化问题，根据Whittleindex策略对波束调度优化问题进行拉格朗日松弛，并得到多个子问题；步骤4：提取各目标的贝叶斯克拉美罗状态和运动状态的特征，并输入各目标的双通道神经网络，然后利用子问题中的折扣累计奖励训练该双通道神经网络；并利用训练好的双通道神经网络得到每个目标在不同联合状态下的Whittleindex估计值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于双通道神经网络的Whittle index的估计方法及其用途
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