协同深度强化学习目标跟踪

能效提升15%

通过协同策略联合优化水下传感调度与数据融合,无需精确相关模型,显著提升能效与鲁棒性。

Linyao, Zheng · 刘妹琴 · 张森林 · 董山玲

Information Fusion 2026

参数信息

能效提升
15 %

技术优势

省电至少15%

联合优化调度与融合策略,在满足跟踪精度的前提下降低传感器节点能耗,仿真与实测试验均验证能效提升不低于15%。

无需精确相关模型

融合模块采用无模型策略,不依赖预定义的相关性模型,能更好地应对动态水下环境和传感器时空相关性变化。

协同决策更鲁棒

调度与融合智能体在全局评论家架构下协同训练,并通过模拟数据方法降低对真实标签的依赖,提升对非合作目标的跟踪鲁棒性。

动态环境自适应

调度策略能够根据实时环境动态选择能效最优的传感器平台,克服传统方法环境依赖导致的适应性差的问题。

应用场景