摘要
本发明涉及数字孪生技术领域,公开了基于增量数据的无人机群数字孪生实时增强方法,包括以下步骤:S1、接收无人机群的多源时间序列数据;S2、根据场景特征将数据划分为已观测场景数据和新场景数据;S3、基于实时需求计算最大可处理数据量;S4、通过自适应数据选择器筛选高价值数据,构建增量训练数据集;S5、利用所述增量训练数据集对数字孪生进行实时增量训练,更新模型参数。通过实时增量训练在地面控制站执行,更新后的模型可实时部署至无人机终端,同时保留已观测场景的历史数据,训练中通过数据迁移将新场景数据转为已观测数据,优化后续筛选,提升了动态环境中实时状态预测的准确性,适配网络化空地协同系统需求。