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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安電子科技大學(xué)申請的專利資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114398944B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111501744.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法及系統(tǒng)是由馬英紅;祁超帥;焦毅;劉偉;劉勤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于無人機(jī)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法及系統(tǒng)，所述資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法包括構(gòu)建異常檢測訓(xùn)練模塊，建立異常度量和異常判定模型，歸一化處理無人機(jī)遙測飛行數(shù)據(jù)，并加入數(shù)據(jù)更新機(jī)制實(shí)現(xiàn)無人機(jī)數(shù)據(jù)在線并行異常檢測。本發(fā)明通過孤立森林算法與一類支持向量機(jī)算法相結(jié)合建立無人機(jī)在線異常檢測模型，通過并行化訓(xùn)練異常檢測模型來滿足異常檢測的時(shí)延要求，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)數(shù)據(jù)在線異常檢測。本發(fā)明在資源受限的機(jī)載計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行化訓(xùn)練異常檢測模型，加快無人機(jī)數(shù)據(jù)的處理和檢測過程，自適應(yīng)更新異常邊界，有效對抗無人機(jī)模式切換問題，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)數(shù)據(jù)的在線異常檢測。

本發(fā)明授權(quán)資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法，其特征在于，所述資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法選取具有線性時(shí)間復(fù)雜度的無監(jiān)督的孤立森林算法來度量遙測飛行數(shù)據(jù)的異常程度；采用一定的規(guī)則對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行更新；并行化訓(xùn)練孤立森林模型，縮短在線訓(xùn)練時(shí)延；采用一類支持向量機(jī)算法自適應(yīng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集更新后的異常邊界；所述資源受限條件下的無人機(jī)在線并行異常檢測方法包括以下步驟：步驟一，構(gòu)建異常檢測訓(xùn)練模塊；步驟二，基于歷史完備遙測飛行數(shù)據(jù)集進(jìn)行孤立森林離線并行訓(xùn)練，建立異常度量模型文件并讀取模型；步驟三，基于初始?xì)v史異常分?jǐn)?shù)集進(jìn)行一類支持向量機(jī)離線訓(xùn)練，建立異常判定模型文件并讀取模型；步驟四，讀取實(shí)時(shí)遙測飛行數(shù)據(jù)并進(jìn)行歸一化處理；步驟五，利用異常度量模型計(jì)算歸一化遙測飛行數(shù)據(jù)的異常分?jǐn)?shù)；并利用異常判定模型對異常分?jǐn)?shù)進(jìn)行判定并輸出判定結(jié)果；若判定結(jié)果為正常，則返回步驟四并執(zhí)行步驟六；若判定結(jié)果為異常，則執(zhí)行步驟七，并返回步驟四；步驟六，更新異常檢測模塊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，在線更新異常檢測模型文件；步驟七，讀取異常度量模型文件，更新異常度量模型；讀取異常判定模型文件，更新異常判定模型；所述步驟一中的構(gòu)建異常檢測訓(xùn)練模塊包括：（1）構(gòu)建孤立森林訓(xùn)練模塊；所述孤立森林訓(xùn)練模塊基于遙測飛行數(shù)據(jù)訓(xùn)練集產(chǎn)生異常度量模型，將孤立森林模型拆分為多個(gè)小森林模型并行訓(xùn)練；其中，所述遙測飛行數(shù)據(jù)指無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)期間的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括無人機(jī)結(jié)構(gòu)、功能組件、傳感器、硬件以及軟件的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)；異常度量模型用于為歸一化遙測數(shù)據(jù)計(jì)算異常分?jǐn)?shù)；（2）構(gòu)建一類支持向量機(jī)訓(xùn)練模塊；所述一類支持向量機(jī)訓(xùn)練模塊基于異常分?jǐn)?shù)訓(xùn)練集產(chǎn)生異常判定模型；其中，所述異常判定模型用于判定異常分?jǐn)?shù)的異常與否。

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