Обнаружение контекстных неисправностей в беспилотных летательных аппаратах с использованием динамической линейной регрессии и классификации методом K-ближайших соседей
Авторы: А. Алос, З. Дахрудж
Беспилотный летательный аппарат (БПЛА) представляет собой сложную систему, при проектировании которой рассматриваются проблемы управления, аэродинамики и связи. В статье предложен новый метод обнаружения контекстных неисправностей на основе сложных линейных соотношений между параметрами БПЛА (показаниями датчиков и командами). Под контекстными неисправностями подразумеваются вырабатываемые неисправным датчиком значения, недопустимые в контексте других параметров. Предлагаемый подход основан на оценке значений целевого параметра с использованием динамической линейной регрессии, после чего выполняется расчет погрешности оценивания на каждом временном интервале. Путем классификации методом ближайших соседей (K-Nearest Neighbour – K-NN) значения погрешности оценивания разделяются на нормальные и аномальные. Аномальные значения принимаются за потенциально ошибочные. Помимо этого, предложенный метод сравнивается с другими методами поиска аномалий – k-средних (K-Means) и One-Class SVM. Результаты сопоставления продемонстрировали более высокую эффективность нового подхода в большинстве случаев.
Ключевые слова: БПЛА, полет, линейная регрессия, обнаружение аномалии, аномальный, K-NN, классификация
| ОБ АВТОРАХ |
Алос Ахмад. Аспирант, кафедра информатики, Высший институт прикладных наук и технологий (Дамаск, Сирия). Дахрудж Зухайр. Доктор наук, преподаватель, кафедра информатики, Высший институт прикладных наук и технологий. |
Для цитирования:
Алос А., Дахрудж З. Обнаружение контекстных неисправностей в беспилотных летательных аппаратах с использованием динамической линейной регрессии и классификации методом K-ближайших соседей // Гироскопия и навигация. 2020. Т. 28. №1. С. 66-80. DOI 10.17285/0869-7035.0024
Английская версия статьи в журнале Gyroscopy and Navigation
Alos, A., Dahrouj, Z. Detecting Contextual Faults in Unmanned Aerial Vehicles Using Dynamic Linear Regression and K-Nearest Neighbour Classifier. Gyroscopy Navig. 11, 94–104 (2020). https://doi.org/10.1134/S2075108720010046
 |
 |
|
Журнал «Гироскопия и навигация» включен в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук»
