【摘 要】
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无人机飞行状态的识别是无人机飞行状态分析必要的基础,可为无人机任务调度、智能维护维修和设计优化提供参考信息。无人机的遥测数据是对其飞行状态识别的重要依据,针对无人
【机 构】
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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571160);部委重点基金课题(9140A17050114HT01054)项目资助
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无人机飞行状态的识别是无人机飞行状态分析必要的基础,可为无人机任务调度、智能维护维修和设计优化提供参考信息。无人机的遥测数据是对其飞行状态识别的重要依据,针对无人机遥测数据量大、各飞行状态持续时间不同、数据混有噪声、无法直接提供飞行意图信息等问题,提出一种基于切比雪夫特征提取和随机森林分类（Chebyshev-random forest,C-RF）算法的无人机状态识别方法。采用Chebyshev拟合法对遥测数据进行特征提取和降维,利用随机森林算法实现飞行状态的自适应分类。所提出方法将Chebyshev拟合
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