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A Scalable Decentralized Reinforcement Learning Framework for UAV Target Localization Using Recurrent PPO
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内容提要
本研究提出了一种递归PPO模型，旨在解决多无人机协作不足的问题，能够在无GNSS/GPS信号环境中有效定位目标。单无人机模型的准确率为93%，双无人机模型为86%，且双无人机模型所需步骤更少，显示出在复杂环境中高效定位的潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种递归PPO模型，旨在解决多无人机协作不足的问题。
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该模型能够在无GNSS/GPS信号的环境中有效定位目标。
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单无人机模型的准确率为93%。
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双无人机模型的准确率为86%，且所需步骤更少。
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研究显示双无人机模型在复杂环境中具有高效定位的潜力。
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