基于数据增强的仿真模型验证方法

作者：聂凯; 栾瑞鹏

来源：指挥控制与仿真, 2019, 41(03): 92-96.

• 仿真模型
• 数据增强
• 离散序列生成式对抗网络
• 深度学习

检验飞行数据与仿真数据的一致性,是目前飞行器仿真模型验证过程中最常用、最重要的方法。针对飞行数据的小样本特性导致仿真模型验证中决策风险增加的问题,提出基于数据增强的仿真模型验证方法。在飞行数据预处理的基础上,采用离散序列生成式对抗网络对飞行数据进行增强,扩大飞行数据样本。最后采用假设检验方法中的F检验和静态数据脱靶量,采用灰色关联分析方法和动态数据俯仰姿态角分别对仿真模型进行了验证。结果表明,无论静态还是动态,飞行数据增强后都有助于飞行数据与仿真数据的一致性检验,为仿真模型验证及其可信度评估提供了一种新方法。