基于贝叶斯网络的复杂机动飞行动作识别技术

本文主要探讨了基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法，针对复杂机动动作识别的挑战。在飞行训练中，人为操纵错误导致的飞行事故频繁，因此，准确快速地识别飞行动作对于飞行安全至关重要。传统的方法在处理飞行机动性强、动作复杂多变的军用飞机，如歼击机时，识别效率和准确性受限。 文章首先指出，民航飞机早期的飞行动作识别主要集中在起飞爬升和下滑着陆阶段，而军用飞机由于执行任务特性，识别任务更为复杂。国外对此领域的公开报道较少，国内的研究则起步于21世纪初，已有一些应用于部分军用飞机的成果。现有的主流飞行动作识别方法依赖专家系统，由领域专家手动提取飞行参数特征，并建立知识库，但这种方法存在局限性，如知识表达的多层嵌套关系可能导致知识库完备性和准确性不易评估，特别是在面对战术类复杂机动动作时，识别精度会受到影响。 为了克服这些难题，作者提出了一种新颖的飞行动作识别方法，即基于贝叶斯网络。该方法的核心在于： 1. **时间序列特征提取**：通过动态时间规整（DTW）距离的层次聚类，分析飞行动作中参数曲线的形态特征，这是识别过程中至关重要的一步。 2. **描述特征确定**：依赖统计分析方法，选择最具代表性的参数曲线描述特征，这些特征能够有效地捕捉动作的关键信息。 3. **贝叶斯网络构建**：结合形态特征和描述特征，构建贝叶斯网络模型。贝叶斯网络的优势在于其概率推理能力，能够处理不确定性，适应飞行动作的随机性和模糊性。 4. **推理与识别**：利用贝叶斯网络进行推理，通过计算每个动作的概率，实现对复杂机动动作的识别。这种方法在仿真实验中显示出了较高的识别率，证明了其在复杂飞行环境中具有显著优势。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的飞行动作识别解决方案，利用贝叶斯网络技术解决了传统方法在复杂机动动作识别上的不足，对于提升飞行技术安全监控具有重要价值。该研究为军事航空领域提供了一种实用且高效的动作识别工具，有望在未来得到更广泛的应用。