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基于多无人机协作与联邦学习的目标检测与跟踪系统研究
1
作者
裴佳明
孔伟力
+1 位作者
于长东
王鲁昆
《智能系统学报》
北大核心
2025年第5期1158-1166,共9页
本文提出了一种多无人机协作系统,旨在在各种环境中实现高效且可靠的目标检测与跟踪。该系统利用先进的协调算法和联邦学习技术来提升性能,确保无人机之间的高覆盖率、低冗余度和有效的任务分配。通过大量仿真实验和实证实验验证了系统...
本文提出了一种多无人机协作系统,旨在在各种环境中实现高效且可靠的目标检测与跟踪。该系统利用先进的协调算法和联邦学习技术来提升性能,确保无人机之间的高覆盖率、低冗余度和有效的任务分配。通过大量仿真实验和实证实验验证了系统在简单与复杂场景(如开阔地与密集的城市区域、夜间与雨天等挑战性条件下)的强大性能。文章使用覆盖率、冗余率、任务分配均衡性、响应时间和跟踪连续性等关键指标来评估系统的有效性。结果表明,系统在较简单的环境中表现优异,同时在更具挑战性的条件下也能保持稳健的性能,但仍存在进一步优化的空间。本文最后讨论了系统的部署策略以及未来工作的方向,特别是在动态和GPS信号缺失环境下提高系统的适应性。
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关键词
无人机
联邦学习
目标检测
通信
多无人机协作系统
目标跟踪
协作
系统
协调算法
神经网络
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职称材料
题名
基于多无人机协作与联邦学习的目标检测与跟踪系统研究
1
作者
裴佳明
孔伟力
于长东
王鲁昆
机构
悉尼大学计算机学院
山东科技大学智能装备学院
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
大连海事大学人工智能学院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第5期1158-1166,共9页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(52401362).
文摘
本文提出了一种多无人机协作系统,旨在在各种环境中实现高效且可靠的目标检测与跟踪。该系统利用先进的协调算法和联邦学习技术来提升性能,确保无人机之间的高覆盖率、低冗余度和有效的任务分配。通过大量仿真实验和实证实验验证了系统在简单与复杂场景(如开阔地与密集的城市区域、夜间与雨天等挑战性条件下)的强大性能。文章使用覆盖率、冗余率、任务分配均衡性、响应时间和跟踪连续性等关键指标来评估系统的有效性。结果表明,系统在较简单的环境中表现优异,同时在更具挑战性的条件下也能保持稳健的性能,但仍存在进一步优化的空间。本文最后讨论了系统的部署策略以及未来工作的方向,特别是在动态和GPS信号缺失环境下提高系统的适应性。
关键词
无人机
联邦学习
目标检测
通信
多无人机协作系统
目标跟踪
协作
系统
协调算法
神经网络
Keywords
unmanned aerial vehicle
federated learning
target detection
communication
collaborative multi-UAV system
target tracking
cooperative system
coordination algorithm
neural network
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多无人机协作与联邦学习的目标检测与跟踪系统研究
裴佳明
孔伟力
于长东
王鲁昆
《智能系统学报》
北大核心
2025
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