RS-GA神经网络无人机受风情况估计

摘要：

针对现有无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题,提出基于粗糙集遗传神经网络的无人机受风状态估计方法.该方法利用粗糙集分析方法对无人机上采集的姿态信息数据集进行约简;利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化神经网络的初始权值;用简化的无人机数据集训练神经网络即得到所需神经网络风场估计模型.仿真结果表明,该方法具有较高的识别率以及较短的训练时间,证明了其在无人机风场估计上应用的有效性.

关键词：无人机(UAV)、受风状态估计、粗糙集、约简、遗传算法、神经网络

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.8(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省自然科学基金No.2015011050

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：209-213