الفهرس 
Chapter (1) IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 104 |  |  |
| | | from | 104 | | |
Abstract
تمتلك المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) اليوم مجموعة متنوعة من المهام، بدءًا من المهام العسكرية والتجارية والبيئية وغيرها، مثل مكافحة الحرائق ومراقبة تغير المناخ ومراقبة ملوثات الهواء، إلى عمليات البحث بعد الكوارث الطبيعية ومراقبة البنية التحتية ومتابعة خطوط الأنابيب. أثناء الطيران. ولذلك لا يمكن ضمان استمرارية نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية GNSS طوال الوقت في مثل هذه البيئات المعقدة، وستؤدي نتيجة الاعتماد على نظام الملاحة بالقصور الذاتي (INS) الموجود بتلك الطائرات في الوضع الأحادي إلى زيادة كبيرة في خطأ تحديد المواقع خلال فترة قصيرة من الوقت. وعلى الرغم من وجود الكثير من المستشعرات المساعدة، بما في ذلك الكاميرات، التي تم وضعها كوسيلة لتقليل تأثير مشكلات الانجراف هذه، إلا أن دقة تحديد المواقع لهذه الأساليب لا تزال تعوقها مشكلات مثل ندرة السمات التي يمكن ملاحظتها، وعدم الاتساق في المطابقة والمناخ والإضاءة وعوامل أخرى. الهدف الرئيسي من هذه الأطروحة هو تقديم نظام ملاحة شامل للمركبات الجوية غير المأهولة في البيئات المحرومة من نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية، وفقًا لتقدير ارتفاع الرادار والقياسات البصرية المعززة للسرعة (VO). الخطوات الأساسية الثلاث في العمل بالنظام المقترح هي تحسين للقياسات البصرية أحادية الكاميرا واستخدام الرادار لتقدير الارتفاع ودمج البيانات من أكثر من مستشعر. يتم تحسين القياسات البصرية أحادية الكاميرا باستخدام السريان المرئي ومنهجية التعلم العميق الذي يستخدم شبكات LSTM للذاكرة طويلة المدى. حيث يتم حساب السرعة الأمامية للمركبة باستخدام السريان المرئي، ويتم تعديل خطأ انجراف السرعة المحسوبة باستخدام نهج الشبكات العصبية LSTM. هناك خمس مجموعات إدخال مختلفة تستخدم لتدريب نموذج LSTM عندما تكون إشارة نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية متاحة، حيث يكون ناتج النموذج هو الفرق في السرعة. تم تقييم النظام المقترح في رحلة حقيقية. وتظهر النتائج التجريبية أن النظام قادر على تخفيف انحرافات السرعات الأمامية والجانبية أثناء فشل إشارة نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية. وتظهر النتائج التجريبية قدرة النظام المقترح على تعزيز متوسط أخطاء السرعات الأمامية والجانبية للرحلة إلى 63.01٪ في 30 ثانية و62.26٪ في 60 ثانية و58.76٪ في 90 ثانية و54.33٪ في 113 ثانية أثناء فشل إشارة نظم الملاحة العالمية بالأقمار الصناعية.