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一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法

申请号: CN202311428417.3
申请人: 南通大学
更新日期: 2026-03-10

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311428417.3
申请日 2023/10/30
公告号 CN117540626A
公开日 2024/2/9
IPC主分类号 G06F30/27
权利人 南通大学
发明人 李富超; 李昀迪; 韩向涛; 胡瑾; 薛晓岑; 袁银龙; 李俊红; 程赟
地址 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院

摘要文本

本发明提供了一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法,属于无人机态势预测技术领域;解决了在不确定环境下我方无人机无法对敌方无人机的未来态势做不确定性预测的技术问题。其技术方案为:建立适用于时间序列预测的贝叶斯网络并收集敌方无人机的有限态势信息;以敌方无人机态势信息作为输入,使用已建立的贝叶斯神经网络对敌方无人机的下一时刻的态势做预测;将单一时刻预测值作为输入再次预测,构成敌方无人机未来时间段的态势信息。本发明的有益效果为:能够令己方无人机在战场环境中利用有限的态势信息预知敌方无人机下一段时间的态势,使我方无人机能够抢占战场主动性,有利于提升无人机作战能力,从而降低我方无人机的战损比。

专利主权项内容

1.一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法,其特征在于,包括以下步骤:1)根据敌方固定翼无人机态势信息建立数据库,并构建用于时间序列预测的贝叶斯神经网络;2)以敌方无人机态势信息为输入,通过网络预测敌方无人机下一时刻态势信息;3)将网络输出所得的单一时刻预测值作为输入再次预测,构成敌方无人机未来时间段的态势信息,并传回我方无人机。 (来源 马克数据网)