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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院

摘要：本申请涉及一种基于域适应迁移学习的旋翼无人机机动仿真模型生成方法：包括：将旋翼无人机模型分解为四个子模型，并得到四个子模型之间的级联关系；获取并收集目标类型多旋翼无人机和数据来源类型多旋翼无人机的各类飞行数据,得到目标域数据集和源域数据集；根据多旋翼无人机动力源个数，将四个子模型中的电机子模型和旋翼空气动力子模型进行拆解；利用源域数据集，对各子模型进行建模和训练；利用目标域数据集和源域数据集，使用域适应迁移学习技术对多旋翼无人机动力学子模型进行建模和训练；将各网络模型按照级联关系进行连接；利用目标域数据集，对目标类型多旋翼无人机级联神经网络模型进行参数校准，上述方法提升了仿真模型的精度。

主权项：1.一种基于域适应迁移学习的旋翼无人机机动仿真模型生成方法，其特征在于，所述旋翼无人机为多旋翼无人机，所述方法包括：按照多旋翼无人机机动过程，将多旋翼无人机模型分解为四个子模型，并得到四个子模型之间的级联关系；四个子模型包括电机子模型，旋翼空气动力子模型，多旋翼无人机动力学子模型和多旋翼无人机运动学子模型；获取并收集目标类型多旋翼无人机和数据来源类型多旋翼无人机的各类飞行数据，得到目标域数据集和源域数据集；根据数据来源类型多旋翼无人机动力源个数n，将电机子模型和旋翼空气动力子模型分别拆解为n个电机次子模型和n个旋翼空气动力次子模型，n为自然数；利用源域数据集，对电机次子模型、旋翼空气动力次子模型和多旋翼无人机运动学子模型进行建模和训练，得到电机神经网络模型、旋翼空气动力神经网络模型、位置运动学神经网络模型和姿态运动学神经网络模型；利用目标域数据集和源域数据集，使用域适应迁移学习技术对多旋翼无人机动力学子模型进行建模和训练，得到线速度动力学异构域适应神经网络模型和角速度动力学异构域适应神经网络模型,具体包括：对目标域数据集和源域数据集进行匹配，得到共现数据集、共趋势数据集、目标域共现数据集、源域共现数据集、目标域共趋势数据集、源域共趋势数据集、目标域辅助数据集和源域辅助数据集；构建初始线速度动力学异构深度域适应网络模型和初始角速度动力学异构域适应神经网络模型；其中，初始线速度动力学异构深度域适应网络模型和初始角速度动力学异构域适应神经网络模型均包括四个模块，分别为源域数据集特征转换模块SN、目标域数据集特征转换模块TN、特征子空间转换标签模块CN1和特征子空间转换辅助数据标签模块CN2；设计目标函数，分别对初始线速度动力学异构深度域适应网络模型和初始角速度动力学异构域适应神经网络模型进行更新，得到最终的线速度动力学异构域适应神经网络模型和最终的角速度动力学异构域适应神经网络模型，具体包括：根据共现数据集、共趋势数据集、目标域共现数据集、源域共现数据集、目标域共趋势数据集、源域共趋势数据集、目标域辅助数据集和源域辅助数据集，得到目标域线速度共现数据集、源域线速度共现数据集、目标域线速度共趋势数据集、源域线速度共趋势数据集、目标域线速度辅助数据集、源域线速度辅助数据集；根据共现数据集、共趋势数据集、目标域共现数据集、源域共现数据集、目标域共趋势数据集、源域共趋势数据集、目标域辅助数据集和源域辅助数据集，得到目标域角速度共现数据集、源域角速度共现数据集、目标域角速度共趋势数据集、源域角速度共趋势数据集、目标域角速度辅助数据集、源域角速度辅助数据集；利用目标域线速度共现数据集、源域线速度共现数据集、目标域线速度共趋势数据集、源域线速度共趋势数据集、目标域线速度辅助数据集、源域线速度辅助数据集，以argminL＝losssub+losslabel1为目标函数，对初始线速度动力学异构深度域适应网络模型的网络参数进行更新，得到最终的线速度动力学异构域适应神经网络模型；其中，argmin表示一个函数在其定义域中取得最小值的参数值，L为总目标损失函数，losssub为特征子空间目标损失函数，losslabel为标签目标损失函数；利用目标域角速度共现数据集、源域角速度共现数据集、目标域角速度共趋势数据集、源域角速度共趋势数据集、目标域角速度辅助数据集、源域角速度辅助数据集，设定与式1相同的目标函数，对初始角速度动力学异构深度域适应网络模型的网络参数进行更新，得到最终的角速度动力学异构域适应神经网络模型；将电机神经网络模型、旋翼空气动力神经网络模型、线速度动力学异构域适应神经网络模型、角速度动力学异构域适应神经网络模型、位置运动学神经网络模型和姿态运动学神经网络模型按照级联关系进行连接，得到目标类型多旋翼无人机级联神经网络模型；利用目标域数据集，使用一体化校准方法，对目标类型多旋翼无人机级联神经网络模型进行参数校准，最终得到目标类型多旋翼无人机机动仿真模型。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院战争研究院 基于域适应迁移学习的旋翼无人机机动仿真模型生成方法