無人機(jī)協(xié)同組網(wǎng)感知融合技術(shù)研究.pdf

1、由于受限于無人機(jī)的飛行載荷，同時(shí)也希望無人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)時(shí)間的滯空探測(cè)，因此無人機(jī)所攜帶的傳感器是有所限制的。然而為了獲得場(chǎng)景中更多更豐富的信息，那么采取攜帶多源異質(zhì)傳感器無人機(jī)協(xié)同探測(cè)是一種最佳舉措。但是，在有限的資源下選取攜帶了哪些傳感器的無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)，以及對(duì)于攜帶不同種類的探測(cè)傳感器，如何有效的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)多傳感器的優(yōu)勢(shì)，又不會(huì)出現(xiàn)傳感器資源的重復(fù)浪費(fèi)是當(dāng)前急需解決的關(guān)鍵問題。
　　本文研究了Rough Set(粗糙集)

2、理論方法從目標(biāo)特征數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)最佳的目標(biāo)特征組合來對(duì)不同目標(biāo)做出判別，從而建立一種多源信息融合決策表。在目標(biāo)識(shí)別決策框架下，設(shè)計(jì)了一種基于局域?qū)傩砸蕾囆缘母兄?guī)則挖掘方法來引導(dǎo)多源傳感器對(duì)目標(biāo)信息的感知，最后結(jié)合攜帶不同傳感器的無人機(jī)在飛行路徑的約束下對(duì)無人機(jī)的探測(cè)任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化分配。本文主要工作內(nèi)容如下：
　　首先本文深入地研究了模糊集和粗糙集理論；其次設(shè)計(jì)了一種聚類數(shù)目自適應(yīng)的模糊C均值聚類算法對(duì)目標(biāo)特征信息表進(jìn)行模糊化聚類，并

3、在一種基于模糊粗糙集的Quick Reduct屬性約簡(jiǎn)算法的基礎(chǔ)上做出改進(jìn)，并采用此算法從目標(biāo)特征數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)最佳的目標(biāo)特征組合，從而得到對(duì)目標(biāo)識(shí)別分辨能力最佳的傳感器組合，能提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性和高效性。在此目標(biāo)識(shí)別決策框架下，研究基于Rough Set理論下屬性重要性度量的感知規(guī)則挖掘，針對(duì)這種算法沒有動(dòng)態(tài)考慮目標(biāo)信息的局限性，研究了一種基于局域?qū)傩砸蕾囆远攘康母兄獩Q策規(guī)則生成算法。
　　最后采用感知決策規(guī)則來引導(dǎo)攜帶不同傳感