【摘 要】
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通信是无人机集群协同决策控制的基础。在通信资源稀缺的战场环境下实现无人机集群的高效通信具有重要意义。目前，多智能体强化学习方法在无人机集群自主协同策略研究中应用广泛，但多数方法未考虑有限通信资源带来的影响。首先，研究了部分可观测条件下的无人机集群通信问题并给出决策模型；其次，基于研究假设和信息论，设计一种基于带宽利用率的奖励策略，该策略下的奖励值随带宽资源的利用率变化而调整，能实时指导无人机的通信
【基金项目】
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中国博士后基金（2019M651991）； 国家自然科学基金（61802428）；
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通信是无人机集群协同决策控制的基础。在通信资源稀缺的战场环境下实现无人机集群的高效通信具有重要意义。目前，多智能体强化学习方法在无人机集群自主协同策略研究中应用广泛，但多数方法未考虑有限通信资源带来的影响。首先，研究了部分可观测条件下的无人机集群通信问题并给出决策模型；其次，基于研究假设和信息论，设计一种基于带宽利用率的奖励策略，该策略下的奖励值随带宽资源的利用率变化而调整，能实时指导无人机的通信行为；再次，在模型训练-执行过程中，利用长短期记忆模型作为记忆单元，保证无人机协同决策的有效性；最后，通过空中对抗仿真实验验证了所提方法的有效性，为带宽受限作战场景下的无人机集群自主协同决策提供方法借鉴。
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