← 返回列表
一种基于结果驱动机器学习的无人机诱骗选星方法
摘要文本
本发明涉及一种基于结果驱动机器学习的无人机诱骗选星方法；包括：获得诱骗目标无人机飞行计划中的轨迹信息，计算在整个诱骗计划实施过程中无人机到可见卫星的侧向投影和偏航距离序列保存至原始数据集；在整个诱骗计划实施过程中，根据无人机的位置数据、卫星数据以及卫星截止角，挑选全程可见卫星；计算全程可见卫星的仰角、方位角、与无人机的几何距离、PDOP贡献度序列与可见卫星位置序列一同保存至原始数据集；构建机器学习回归模型，采用原始数据集中数据进行模型训练和超参数选择；使模型能够针对诱骗计划对诱骗过程中可见星的作用进行排序，以供诱骗计划实施过程中进行选星。本发明实现了在诱骗过程中对有效干扰卫星的选择，增强诱骗效果。
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学
- 申请人地址:100191 北京市海淀区学院路37号
- 发明人: 北京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于结果驱动机器学习的无人机诱骗选星方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311798100.9 |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117741706A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G01S19/21 |
| 权利人 | 北京航空航天大学 |
| 发明人 | 薛瑞; 冯宇; 刘博远 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路37号 |
专利主权项内容
1.一种基于结果驱动机器学习的无人机诱骗选星方法，其特征在于，包括：步骤S1、获得诱骗目标无人机飞行计划中的轨迹信息，设定转发式欺骗干扰的诱骗计划，计算在整个诱骗计划实施过程中目标无人机到可见卫星的侧向投影和诱骗的偏航距离序列保存至原始数据集；步骤S2、在整个诱骗计划实施过程中，根据无人机的位置数据、卫星数据以及设定的卫星截止角，挑选出全程可见卫星；计算全程可见卫星仰角、方位角、与无人机的几何距离和PDOP贡献度序列，与可见卫星位置序列一同保存至原始数据集；步骤S3、构建机器学习回归模型，采用原始数据集中数据进行模型训练和超参数选择；使模型能够针对诱骗计划对诱骗过程中可见星的作用进行排序，以供诱骗计划实施过程中进行选星。 来源：马 克 团 队