【摘 要】
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无人机工作过程中会通过各类传感设备采集大量运行数据.数据中蕴含着无人机的重要运行参数,为了提升无人机参数分析的准确与可靠,针对无人机多源数据的时基、空基差异特性,提出了多源数据融合的参数智能感知方法.方法首先利用特征点、簇间距离与密度函数设计了多源数据度量集合,根据运行数据的似然估计以及高斯混合构造多源数据的融合方程及求解方式.然后设计了单源数据融合的质量评价方法,结合准确度、完整度与相似度建立融合数据的评价模型.最后针对无人机任务对性能参数的动态影响,对单源数据融合质量采取加权计算后,得到多源数据融合评
【机 构】
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郑州航空工业管理学院管理工程学院,河南 郑州450000;卡尔加里大学舒力克工程学院,卡尔加里 加拿大 T2N 1N4
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无人机工作过程中会通过各类传感设备采集大量运行数据.数据中蕴含着无人机的重要运行参数,为了提升无人机参数分析的准确与可靠,针对无人机多源数据的时基、空基差异特性,提出了多源数据融合的参数智能感知方法.方法首先利用特征点、簇间距离与密度函数设计了多源数据度量集合,根据运行数据的似然估计以及高斯混合构造多源数据的融合方程及求解方式.然后设计了单源数据融合的质量评价方法,结合准确度、完整度与相似度建立融合数据的评价模型.最后针对无人机任务对性能参数的动态影响,对单源数据融合质量采取加权计算后,得到多源数据融合评估,确定最终的感知参数结果.仿真结果表明,多源数据融合的参数智能感知方法能够有效应对无人机运行数据的多源异构特性,提高多源数据融合质量和参数感知响应,且数据融合性能与数据源具有良好的动态稳定性.
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