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基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别
1
作者
马琳琪
李校男
+1 位作者
晁涛
及鹏飞
《无人系统技术》
2023年第6期42-50,共9页
近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗...
近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。
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关键词
无人机集群
编队类型识别
HOUGH变换
K-MEANS聚类
高斯模型
小样本数据
原文传递
题名
基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别
1
作者
马琳琪
李校男
晁涛
及鹏飞
机构
哈尔滨工业大学控制与仿真中心
四川腾盾科技有限公司
出处
《无人系统技术》
2023年第6期42-50,共9页
基金
国家自然科学基金(62273119)。
文摘
近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。
关键词
无人机集群
编队类型识别
HOUGH变换
K-MEANS聚类
高斯模型
小样本数据
Keywords
UAV Swarm
Formation Recognition
Hough Transform
K-means Clustering
Gaussian Model
Few-shot
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别
马琳琪
李校男
晁涛
及鹏飞
《无人系统技术》
2023
0
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