تصميم نظام التعرف على حالة طيران الطائرات المسيرة (UAV) لدمج بيانات متعددة المستشعرات

مع تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة الطائرات المسيرة التقليدية، أصبح الطيران الذاتي للطائرات المسيرة مجال بحث شائع في الوقت الحاضر. بناءً على الطلب على البحث في التقنيات الأساسية للطيران الذاتي للطائرات المسيرة، يدرس هذا البحث التعرف على حالة طيران الطائرات المسيرة. يعتمد هذا البحث على جمع المعلومات على متن الطائرات المسيرة باستخدام مستشعرات متعددة، ويستخدم المعلومات المجمعة لدمج البيانات لإكمال تحديد حالة طيران الطائرات المسيرة. أولاً، يتم تنفيذ جمع بيانات طيران الطائرات المسيرة ومعالجة البيانات؛ ثانياً، يتم استخراج ميزات مسار الطيران للطائرات المسيرة بناءً على دمج بيانات متعددة الأبعاد؛ أخيراً، يتم إنشاء نموذج التعرف على حالة طيران الطائرات المسيرة استنادًا إلى نموذج PCA-DAGSVM. تظهر النتائج أن الخوارزمية المعتمدة على دمج بيانات متعددة المستشعرات تتمتع بتأثير التعرف الجيد في مشكلة التعرف على حالة طيران الطائرات المسيرة. تتجاوز دقة التعرف للخوارزمية تلك الخاصة بنموذج الغابة العشوائية، وتكون دقتها في مجموعة تدريب التعرف على حالة طيران الطائرات المسيرة أكثر من 90%، ودقتها في مجموعة الاختبار أكثر من 80%.