本發(fā)明專利技術公開的基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及無人機效能監(jiān)測領域，該方法包括確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和因素的屬性閾值；獲取當前時刻的無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的數(shù)據(jù)、裝備因素的數(shù)據(jù)和人員因素的數(shù)據(jù)；確定設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值；確定設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值；當設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值和設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值滿足獨立否決屬性閾值或者聯(lián)合否決屬性閾值時，生成預警信號；當環(huán)境因素的預測值和裝備因素的預測值不滿足獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值時，應用評估算法輸出監(jiān)測報告；本發(fā)明專利技術能夠提高無人機任務執(zhí)行成功率。本發(fā)明專利技術能夠提高無人機任務執(zhí)行成功率。本發(fā)明專利技術能夠提高無人機任務執(zhí)行成功率。
【技術實現(xiàn)步驟摘要】
基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法及系統(tǒng)
[0001]本專利技術涉及無人機效能監(jiān)測領域，特別是涉及一種基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法及系統(tǒng)。
技術介紹
[0002]目前的技術：獲取飛行評估信息，通過預測評估模型處理所述飛行評估信息，獲得飛行前評估結果，若所述航中評估結果中的飛行風險值高于預設風險閾值，則調(diào)整所述小型無人機的飛行控制指令直至所述航中評估結果為評估通過或飛行結束。通過預設評估模型處理飛行評估信息，快速客觀準確的獲取飛行任務評估結果，從而根據(jù)飛行任務評估結果實現(xiàn)對小型無人機進行精細化控制。其基本設計步驟如圖1所示。
[0003]當前方法只關注了無人機任務執(zhí)行前的綜合效能評估，但隨著無人機的續(xù)航能力的不斷提升，任務執(zhí)行時間延長，無人機任務執(zhí)行中遇到危險的概率成基數(shù)增加，通過飛行前的效能預測，能夠有效提高任務執(zhí)行完成率，但在無人機飛行過程中，各種不能預知的突發(fā)干擾情況，例如突發(fā)的強風、沙塵、裝備自身性能變化等，對無人機實時的飛行過程同樣有較大影響，對無人機的飛行帶來了巨大的挑戰(zhàn)，急需構建相應方法，補齊短板，提高綜合任務執(zhí)行成功率。
技術實現(xiàn)思路
[0004]本專利技術的目的是提供一種基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法及系統(tǒng)，能夠提高無人機綜合任務執(zhí)行成功率。
[0005]為實現(xiàn)上述目的，本專利技術提供了如下方案：
[0006]一種基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法，所述方法包括：
[0007]確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和所述因素的屬性閾值；所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素包括環(huán)境因素、裝備因素和人員因素；所述屬性閾值為獨立否決屬性閾值、聯(lián)合否決屬性閾值或者通過屬性閾值；
[0008]獲取當前時刻的無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的數(shù)據(jù)、所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的人員因素的數(shù)據(jù)；
[0009]將所述環(huán)境因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型，確定設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值；
[0010]將所述裝備因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型，確定設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值；
[0011]當所述設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值和所述設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值滿足獨立否決屬性閾值或者聯(lián)合否決屬性閾值時，生成預警信號；所述預警信號包括預警結果、預警的因素和改進措施；
[0012]當所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值不滿足獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值時，應用評估算法確定所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值
的指標分值和指標權重，并根據(jù)所述指標分值和所述指標權重以及所述人員因素的數(shù)據(jù)輸出監(jiān)測報告；所述監(jiān)測報告包括裝備評分、飛行狀態(tài)、裝備性能和飛行人員素質(zhì)。
[0013]可選地，所述確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和所述因素的屬性閾值，具體包括：
[0014]根據(jù)無人機執(zhí)行的飛行任務，確定所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素的獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素中的單一因素滿足獨立否決屬性閾值時，無人機無法執(zhí)行當前的飛行任務；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素中的多個因素同時滿足聯(lián)合否決屬性閾值時，無人機無法執(zhí)行當前的飛行任務；
[0015]根據(jù)無人機執(zhí)行的飛行任務，確定所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素的通過屬性閾值；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素滿足通過屬性閾值時，無人機能夠執(zhí)行當前的飛行任務。
[0016]可選地，所述廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型的訓練過程具體包括：
[0017]獲取無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的歷史數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的歷史數(shù)據(jù)，以及無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)；
[0018]以所述無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的歷史數(shù)據(jù)為輸入，以所述無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)為輸出，對對應的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型進行訓練，得到初始訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型；
[0019]以所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的歷史數(shù)據(jù)為輸入，以所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)為輸出，對對應的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型進行訓練，得到初始訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型；
[0020]應用果蠅優(yōu)化算法，分別對所述初始訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型和所述初始訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型進行優(yōu)化，得到訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型和訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型。
[0021]可選地，所述評估算法為層次分析法。
[0022]可選地，所述環(huán)境因素包括天候環(huán)境、電磁環(huán)境、地理環(huán)境和障礙物環(huán)境；所述裝備因素包括裝備基本性能、裝備適應性分析和裝備人員操作性分析；所述人員因素包括基本能力分析、飛行經(jīng)驗分析和培訓情況分析。
[0023]一種基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測系統(tǒng)，應用于上述的基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法，所述系統(tǒng)包括：
[0024]因素和屬性閾值確定模塊，用于確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和所述因素的屬性閾值；所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素包括環(huán)境因素、裝備因素和人員因素；所述屬性閾值為獨立否決屬性閾值、聯(lián)合否決屬性閾值或者通過屬性閾值；
[0025]獲取模塊，用于獲取當前時刻的無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的數(shù)據(jù)、所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的人員因素的數(shù)據(jù)；
[0026]環(huán)境預測值確定模塊，用于將所述環(huán)境因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型，確定設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值；
[0027]裝備預測值確定模塊，用于將所述裝備因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型，確定設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值；
[0028]預警信號生成模塊，用于當所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值滿足獨立否決屬性閾值或者聯(lián)合否決屬性閾值時，生成預警信號；所述預警信號包括預警結果、預警的因素和改進措施；
[0029]監(jiān)測報告確定模塊，用于當所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值不滿足獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值時，應用評估算法確定所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值的指標分值和指標權重，并根據(jù)所述指標分值和所述指標權重以及所述人員因素的數(shù)據(jù)輸出監(jiān)測報告；所述監(jiān)測報告包括裝備評分、飛行狀態(tài)、裝備性能和飛行人員素質(zhì)。
[0030]一種電子設備，包括存儲器及處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器運行所述計算機程序以使所述電子設備執(zhí)行上述的基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法。
[0031]一種計本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法，其特征在于，所述方法包括：確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和所述因素的屬性閾值；所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素包括環(huán)境因素、裝備因素和人員因素；所述屬性閾值為獨立否決屬性閾值、聯(lián)合否決屬性閾值或者通過屬性閾值；獲取當前時刻的無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的數(shù)據(jù)、所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的人員因素的數(shù)據(jù)；將所述環(huán)境因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型，確定設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值；將所述裝備因素的數(shù)據(jù)輸入到對應的訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型，確定設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值；當所述設定時間段內(nèi)的環(huán)境因素的預測值和所述設定時間段內(nèi)的裝備因素的預測值滿足獨立否決屬性閾值或者聯(lián)合否決屬性閾值時，生成預警信號；所述預警信號包括預警結果、預警的因素和改進措施；當所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值不滿足獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值時，應用評估算法確定所述環(huán)境因素的預測值和所述裝備因素的預測值的指標分值和指標權重，并根據(jù)所述指標分值和所述指標權重以及所述人員因素的數(shù)據(jù)輸出監(jiān)測報告；所述監(jiān)測報告包括裝備評分、飛行狀態(tài)、裝備性能和飛行人員素質(zhì)。2.根據(jù)權利要求1所述的基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法，其特征在于，所述確定影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素和所述因素的屬性閾值，具體包括：根據(jù)無人機執(zhí)行的飛行任務，確定所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素的獨立否決屬性閾值和聯(lián)合否決屬性閾值；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素中的單一因素滿足獨立否決屬性閾值時，無人機無法執(zhí)行當前的飛行任務；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素中的多個因素同時滿足聯(lián)合否決屬性閾值時，無人機無法執(zhí)行當前的飛行任務；根據(jù)無人機執(zhí)行的飛行任務，確定所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素的通過屬性閾值；當所述影響無人機執(zhí)行飛行任務的因素滿足通過屬性閾值時，無人機能夠執(zhí)行當前的飛行任務。3.根據(jù)權利要求1所述的基于獨立否決和聯(lián)合否決的無人機運用監(jiān)測方法，其特征在于，所述廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡設備預測模型的訓練過程具體包括：獲取無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的歷史數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的歷史數(shù)據(jù)，以及無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)和所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)；以所述無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的歷史數(shù)據(jù)為輸入，以所述無人機執(zhí)行飛行任務的航線的環(huán)境因素的所述設定時間段后的歷史數(shù)據(jù)為輸出，對對應的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型進行訓練，得到初始訓練好的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡環(huán)境預測模型；以所述無人機執(zhí)行飛行任務的裝備因...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：何江彥，胡永江，席雷平，張曉良，劉杰，袁國剛，王永川，史鳳鳴，高喜俊，毛瓊，
申請(專利權)人：中國人民解放軍陸軍工程大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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