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基于PCA-RBF神经网络的航空飞行几何参数拟合 被引量：3
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作者 嵇艳鞠 徐鹏 +3 位作者 赵雪娇 朱宇 关珊珊 栾卉 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1498-1505,共8页
采用地面异常线圈对直升机时域航空电磁探测系统进行标定时,发射-接收线圈姿态的变化将导致实测数据产生误差,影响标定的精度.本文基于时间域航空电磁系统,计算了发射-接收线圈姿态任意变化时异常线圈的电磁响应,提出了主成分分析-径向... 采用地面异常线圈对直升机时域航空电磁探测系统进行标定时,发射-接收线圈姿态的变化将导致实测数据产生误差,影响标定的精度.本文基于时间域航空电磁系统,计算了发射-接收线圈姿态任意变化时异常线圈的电磁响应,提出了主成分分析-径向基神经网络(PCA-RBF)的拟合算法,采用主成分分析法提取飞行几何参数的贡献率,利用径向基神经网络法对电磁响应进行了测线剖面的批量数据拟合,并对理论仿真和河南桐柏直升机飞行试验数据进行拟合分析,单一异常体理论数据的绝对误差平均值小于20nV·m-2,双异常体理论数据绝对误差平均值为160nV·m-2.野外实测数据在异常线圈中心位置的拟合相对误差小于1%,整条剖面测线的拟合相对误差小于±6%,平均值为2.5%.结果表明PCA-RBF拟合算法能够较好地实现航空电磁系统飞行参数的拟合,为航空电磁系统海量实测数据的快速处理提供了新方法. 展开更多
关键词 时间域航空电磁 直升机飞行 权重系数主成分分析 径向基神经网络 参数拟合
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