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J-GLOBAL ID：202202254661637978   整理番号：22A1130871

マルチソースデータ融合の無人機性能パラメータの知的知覚研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Intelligent Perception of UAV Performance Parameters Based on Multi-Source Data Fusion

著者 (2件)： Liu Hang (鄭州航空工業管理学院管理工程学院,河南 鄭州450000) ,  Lv Guolin (ka爾加里大学舒力克工程学院,ka爾加里 加拿大 T2N 1N4)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 40-43,48  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： UAVは,多くの運転データを収集する。データにはUAV(UAV)の重要な運転パラメータがあり,UAVパラメータ解析の正確で信頼性を改善するために,マルチソースデータの時間ベースと空間ベースの差異特性に従って,マルチソースデータ融合のためのパラメータ知的センシング法を提案した。方法:特徴点、クラスタ間距離と密度関数を用いて、マルチソースデータ測定集合を設計し、運行データの尤度推定とガウス混合構造マルチソースデータの融合方程式と求解方式に基づく。次に,単一ソースデータ融合の品質評価方法を設計して,精度,完全性,および類似性に基づく融合データの評価モデルを確立した。最後に,性能パラメータに及ぼすUAV(UAV)の動的影響を考慮して,単一ソースデータ融合品質を,加重計算の後,マルチソースデータ融合評価を得て,そして,最終的知覚パラメータを決定した。シミュレーションの結果は,マルチソースデータ融合のパラメトリックインテリジェントセンシング方法が,UAVのマルチソース不均一特性に効果的に対応でき,マルチソースデータ融合品質とパラメータ知覚応答を改善し,データ融合性能とデータソースが良好な動的安定性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  信頼性 ,  クラスタ ,  *無人機 ,  集合 ,  *パラメータ ,  動的安定性 ,  混合構造 ,  *データ融合
準シソーラス用語： 品質評価 ,  密度関数 ,  パラメトリック解析 ,  尤度 ,  評価モデル ,  運転パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  ソース ,  データ融合 ,  無人機 ,  パラメータ ,  知覚 ,  研究