简介： 本发明涉及一种基于深度强化学习更新卡尔曼滤波器的目标追踪方法。该方法包括以下步骤：利用传感器进行数据采集，获得原始追踪场景数据；对原始追踪场景数据进行分类，获得不同目标追踪场景下的数据；针对不同目标追踪场景下的数据，分别利用深度强化学习的方法进行多次训练直到收敛，获得最优策略，最优策略是一个神经网路，输入为卡尔曼滤波器的预测值与传感器的测量值，输出的动作为卡尔曼滤波器的更新方法；将最优策略进行线下部署，应用到实际的追踪场景进行目标追踪。本发明适用于实际传感器网络中的目标追踪，有效提高了追踪的精度。