【摘 要】
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由于气流振动下的周围环境因素发生随机性变化,使得航迹数据特征与航迹参数产生较强的关联性。传统的无人机航迹建模方法,在关联性下需要大规模的采集航迹数据致使数据特征过
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由于气流振动下的周围环境因素发生随机性变化,使得航迹数据特征与航迹参数产生较强的关联性。传统的无人机航迹建模方法,在关联性下需要大规模的采集航迹数据致使数据特征过多、计算量增大,导致建模精确度低的问题。提出一种采用R树模型的XML航迹参数挖掘和时空阈值相结合的无人机航迹建模方法,首先对无人机气流振动下的航迹参数利用基于树模型的XML方法进行管理以便于后期建模时的索引,然后引人时空阈值因子根据无人机航迹在阈值范围内的运动趋势建立数学模型。仿真结果表明,提出方法能够较为准确的对无人机在气流振动下的航迹进行数学
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