Page 146 - 航空电子传感器技术的研究与应用

第三章 航空电子传感器技术

自主修复的应用：自我修复的飞行控制系统是战斗机、先进的无人驾驶飞行
器和其他飞机的未来发展方向。伴随着对智能控制不断深入的研究，智能自修复
技术，包括智能故障诊断和智能重构控制的设计，将是这一领域研究的热点问题。

云端飞控技术：随着无人机飞控系统智能化硬件水平的提高，具有自主控制
能力的无人机飞控系统将实现场景的态势感知与模糊记忆学习能力，同时硬件之
间的兼容的交互控制将逐渐处于主导地位并实现无人机硬件系统的协同作业。在
通信保持畅通的情况下，实现无人机自主控制，也可减轻操作员的工作负荷，实

现智能自主控制，从而提高作业效能。
加强对深度学习在无人机故障诊断中应用的研究：传统故障诊断技术难以满
足无人机高可靠性和安全性要求，而深度学习算法具有强大的多层非线性特征学
习能力，能够自动学习高维输入数据中的有用特征，实现更高的故障诊断精度。

目前，基于深度学习的智能诊断成果显著，深度学习在无人机故障诊断方面的应
用也初见成效。
大数据驱动的无人机飞控系统故障诊断技术：大数据驱动的无人机飞控系统
故障诊断技术利用无人机飞行数据，快速发现并解决飞控系统故障，提高无人机

的安全性和稳定性。该技术帮助无人机操作员及时发现和解决飞控系统中的问题，
并有助于推广无人机应用，是未来无人机领域的重要方向。

第二节 航空传感器性能评价

一、机载低空多光谱传感器性能评价

新型无人机遥感是卫星及有人机遥感的重要补充，无人机载低空多光谱作为

一项新型对地观测技术，可以获取目标地物的多光谱特征、纹理特征和准确的地
理空间位置，能够定量化反演地物重要物理量。借助机载平台的高机动、全天候、
精细观测的特点，能够快速获取满足行业应用需求的地物参数和属性信息，在自
然生态资源反演、生物多样性监测、农情信息分析、灾害监测等领域发挥重要作

用。传感器检定在机载低空多光谱遥感信息定量化中具有重要作用，通过实验或
物理模型将遥感信息与地学参量联系起来，可定量反演或推算某些地学或生物学
的参量。由于机载多光谱传感器集成了全新的多光谱探测体制和操作机理，其响

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