一种基于对抗学习的直升机飞行控制数据虚拟样本生成方法

本发明涉及直升机飞行控制数据虚拟样本生成领域，公开了一种基于对抗学习的直升机飞行控制数据虚拟样本生成方法，首先从真实环境中获取直升机飞行控制样本数据，接着输入由CNN和LSTM构成的生成器G和判别器DX，进行初步的特征学习与样本生成，并再次计算其与生成样本之间的DTW距离，并筛选出具有代表性且简单的仿真样本，同时继续对生成器F和判别器DY进行训练，在训练过程中不断优化生成器和鉴别器之间的生成对抗损失，同时通过循环一致性约束确保生成的虚拟样本能够在真实与仿真数据之间保持高质量的一致性与可逆性，生成的虚拟样本不仅能够扩充仿真样本集，还能为直升机飞行训练和仿真提供更加多样化和真实的时序数据支持。