文献类型：期刊文章

作　　者：李波[1,2] 杨志鹏[1] 贾卓然[1] 马浩[3]

LI Bo;YANG Zhipeng;JIA Zhuoran;MA Hao(School of Electronics and Information,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,China;CETC Key Laboratory of Data Link Technology,Xi'an 710068,China;AVIC Xi'an Aeronautics Computing Technique Research Institute,Xi'an 710068,China)

机构地区：[1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129 [2]中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室,陕西西安710068 [3]中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所,陕西西安710068

出　　处：《西北工业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61573285);航空科学基金(2017ZC53021);数据链技术重点实验室开放基金(CLDL-20182101);陕西省自然科学基金(2020JQ-220)资助。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：77-84

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、DOAJ、EBSCO、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化。相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力。仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务。

关 键 词：无人机 全区域侦察  神经网络 遗传算法 无监督学习

分 类 号：TJ85]