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针对无人航行器操纵模型参数辨识精度受限于航向数据采集频率的问题,提出一种运用阿基米德螺旋(Archimedes spiral, AS)加密重构稀疏数据集进而改良辨识精度的思路。首先,选取不同采集频率的Z形操纵仿真试验数据集,基于最小二乘算法进行一阶线性KT方程的参数辨识,定量分析采样频率对辨识精度的影响,阐述重构稀疏数据的必要性。随后,提出预先应用AS插值加密优化的策略,重构光滑连续的加密数据集,并与初始稀疏集、基于三次样条插值的加密集完成对比分析。数值结果表明,基于AS的数据重构策略使KT辨识精度提高了31.1%,平均误差仅2.4%,较三次样条插值处理准确了1%。基于AS的加密重构技术弥补了实际数据采样频率相对较低时的不足,为无人航行器高精度操纵模型参数辨识提供了新思路。  相似文献   
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