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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 923 - 926 (4page)
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Proportional Navigation Guidance (PNG) is widely employed in guided weapon systems to intercept moving targets. Traditionally, PNG utilizes a fixed proportional navigation gain of 3. However, when targets accelerate or maneuver unpredictably, maintaining a fixed gain can reduce the missile's interception success rate. This paper proposes a method to dynamically adjust the proportional navigation gain in real time using a reinforcement learning technique, the Deep Q Network (DQN). Simulation results show that the proposed approach enables the missile to achieve closer proximity to the target compared to a fixed-gain strategy.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 학습 및 시뮬레이션
IV. 결론
Ⅴ. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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