(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111618168.5 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中国航天空气动力技 术研究院 地址 100074 北京市丰台区云岗西路17号 (72)发明人 吕鹏　马耀陆　张振　 (74)专利代理 机构 北京思创大成知识产权代理 有限公司 1 1614 专利代理师 高爽 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/15(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种用于无人机滑翔路径规划的风场感知 算法 (57)摘要 本发明公布了一种用于无人机滑翔路径规 划的风场感知算法， 该用于无人机滑翔路径规划 的风场感知算法包括： 采集无人机飞行过程中不 同位置和不同时刻的三维风速数据； 获取训练数 据集输入X和训练数据集观测值F； 获取测试数据 集输入X′， 并确定预测模型的核函数k(x， t， x ′， t′)； 基于核 函数k(x， t， x ′， t′)确定预测模型， 应 用训练数据集输入X和训练数据集观测值F对预 测模型进行训练； 将测试数据集输入X ′输入训练 后的预测模 型中， 得到测试数据集中的风速期望 值 及方差 本发明的风场感知算 法提出 了改进的核 函数k(x， t， x ′， t′)， 在传统核函数中 加入了时间变量， 使预测模型具备了时间和空间 上的风场预测能力。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114510817 A 2022.05.17 CN 114510817 A 1.一种用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 包括： 采集无人机飞行 过程中不同位置和不同时刻的三维风速数据； 获取训练数据集输入X和训练数据集观测值F， 其中， 所述训练数据集输入X包括每个所 述位置的三维坐标和 其对应的时刻， 训练数据集观测 值F包括每个所述位置对应的所述三 维风速数据； 获取测试数据 集输入X′， 并确定预测模型的核函数k(x， t， x ′， t′)， 其中， x和t为所述训 练数据集输入X中任一个位置的三维坐标和其对应的时刻， x ′和t′为所述测试数据集输入 X′中任一个位置的三维坐标和其对应的时刻； 基于所述核函数k(x， t， x ′， t′)确定所述预测模型， 应用所述训练数据集输入X和所述 训练数据集观测值F对所述预测模型进行训练； 将所述测试数据集输入X ′输入训练后的所述预测模型中， 得到测试数据集中的风速期 望值 及方差 2.根据权利要求1所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 通过机载传感器以预设频率采集无人机飞行过程中不同位置和不同时刻的三维风速 数据。 3.根据权利要求1所述的用于无人机滑翔 路径规划的风场感知算法， 其特征在于， 所述 核函数k(x， t， x ′， t′)的公式为： 其中， lx为空间尺度超参数， lt为时间尺度超参数， σf为信号方差超参数， x和t为所述训 练数据集输入X中任一个位置的三维坐标和其对应的时刻， x ′和t′为所述测试数据集输入 X′中任一个位置的三维坐标和其对应的时刻。 4.根据权利要求1所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 还包括： 所述确定预测模型的核函数k(x， t， x ′， t′)之后， 给出所述空间尺度超参数lx、 所述时间尺度超参数lt、 和所述信号方差超参数σf的初始值。 5.根据权利要求3所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 还包括： 所述确定预测模型的核函数k(x， t， x ′， t′)之后， 通过极大似然法优化所述核 函数k(x， t， x ′， t′)中所述空间尺度超参数lx、 所述时间尺度超参数lt、 和所述信号 方差超参 数σf。 6.根据权利要求1所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 将所述测试数据集输入X ′输入训练后的所述预测模型中， 通过以下步骤分别计算测试 数据集中的风速期望值 及方差 应用测试数据集(X ′， F′)和训练数据集(X， F ′)形成联合高斯分布关系， 所述联合高斯 分布关系为： 其中， m为 零均值函数， k′为核函数， N表示高斯分布； 基于所述联合高斯分布关系， 分别计算测试数据集中的风速期望值 及方差 其权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114510817 A 2中， 其中， σn为噪声方差超参数， I 为单位矩阵。 7.根据权利要求6所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法， 其特 征在于， 还包括： 所述确定所述预测模型的核函数k(x， t， x ′， t′)之后， 给出所述噪声方差超参 数σn的初始值并优化噪声方差超参数σn， 所述噪声方差超参数σn用于计算所述测试数据集 中的风速期望值 及方差 8.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 存储器， 存储有可执行指令； 处理器， 所述处理器运行所述存储器 中的所述可执行指令， 以实现根据权利要求1 ‑7中 任一项所述的用于无 人机滑翔路径规划的风场感知算法。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 该计算机可读存储介质存储有计算机程序， 该计算机程序被处理器执行时实现权利要求 1‑7中任一项 所述的用于无人机滑翔路径规划 的风场感知算法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114510817 A 3