RS-GA神经网络无人机受风情况估计

来源：计算机工程与应用杂志2020年第4期北京时间：

作者：张博，贾华宇，马珺

单位：1.太原理工大学 物理与光电工程学院，太原 030024；2.太原理工大学 电气与动力工程学院，太原 030024

摘要：针对现有无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）风场估计方法中存在的计算复杂、需额外搭载传感器等问题，提出基于粗糙集遗传神经网络的无人机受风状态估计方法。该方法利用粗糙集分析方法对无人机上采集的姿态信息数据集进行约简；利用遗传算法全局搜索能力强的特点优化神经网络的初始权值；用简化的无人机数据集训练神经网络即得到所需神经网络风场估计模型。仿真结果表明，该方法具有较高的识别率以及较短的训练时间，证明了其在无人机风场估计上应用的有效性。

关键词：无人机（UAV）,受风状态估计,粗糙集,约简,遗传算法,神经网络