基于小波时频图和轻量级混合神经网络的复杂飞行动作识别方法

本发明涉及一种基于小波时频图和轻量级混合神经网络的复杂飞行动作识别方法，属于飞行数据智能处理技术领域。该方法包括：采集机载传感器记录的与飞行状态相关的原始飞参信号数据，并从单架次飞参信号中提取飞行动作子序列；对飞行动作子序列进行数据转换，得到多维度小波时频图；将多维度小波时频图输入至复杂飞行动作识别轻量级混合神经网络模型中进行飞行动作类别识别；输出飞行动作识别结果。该方法对飞行动作多维度小波时频图进行全面深入的学习和分析，以捕获复杂飞行动作的细微差异性特征，从而基于该细微差异更准确地对复杂飞行动作进行识别，适用于对准确性和计算效率均有较高要求的嵌入式应用场景。