• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于MRF模型的飛機(jī)飛行動(dòng)作識(shí)別劃分算法*

    2022-01-24 02:21:42顏廷龍王鳳芹
    關(guān)鍵詞:飛行數(shù)據(jù)馬爾可夫協(xié)方差

    顏廷龍,李 瑛,王鳳芹

    (1.海軍航空大學(xué)岸防兵學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264001;2.海軍航空大學(xué)航空基礎(chǔ)學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264001)

    1 引言

    飛行動(dòng)作的識(shí)別和劃分一直是飛機(jī)健康監(jiān)控、飛行模擬和飛行品質(zhì)評(píng)估等應(yīng)用的基礎(chǔ),快速準(zhǔn)確地識(shí)別飛機(jī)的基本飛行動(dòng)作和復(fù)雜飛行動(dòng)作具有重要意義。由于民航飛機(jī)動(dòng)作更加平穩(wěn),識(shí)別劃分難度小,相關(guān)的研究已經(jīng)比較成熟,而軍用戰(zhàn)機(jī)由于其機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、速度快的特點(diǎn),其飛行動(dòng)作識(shí)別一直以來都是難點(diǎn)問題。

    目前,飛機(jī)動(dòng)作識(shí)別劃分主要分為以下幾種方法:一是根據(jù)專家的先驗(yàn)知識(shí),預(yù)先設(shè)定規(guī)則,建立知識(shí)庫識(shí)別飛機(jī)的機(jī)動(dòng)動(dòng)作。倪世宏等[1]分析了軍用飛機(jī)的飛行動(dòng)作的變化特征,建立了基于專家先驗(yàn)知識(shí)和飛行動(dòng)作特征的知識(shí)庫來識(shí)別飛機(jī)的飛行動(dòng)作,但這種方法的缺點(diǎn)在于面對(duì)不同的飛機(jī)型號(hào),設(shè)置的規(guī)則不具有通用性,另外,專家的先驗(yàn)知識(shí)可能帶有主觀誤差。二是利用目前的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,比如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法等。沈一超等[2]基于時(shí)間序列的DTW(Dynamic Time Warping)距離和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理,提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的飛行動(dòng)作識(shí)別算法,可以識(shí)別復(fù)雜飛機(jī)動(dòng)作。這些方法要求預(yù)先將帶有基本飛行動(dòng)作標(biāo)記的飛行時(shí)間片段作為訓(xùn)練集[3 - 6],訓(xùn)練一個(gè)分類器,區(qū)分不同飛行數(shù)據(jù),要求事先人工標(biāo)記訓(xùn)練集,工作量較大,而且模型的通用性不強(qiáng)。

    馬爾可夫隨機(jī)場MRF(Markov Random Field)[7]模型是概率圖模型的一種,它可以表示時(shí)間序列中相鄰2個(gè)隨機(jī)變量的相關(guān)關(guān)系,在飛行數(shù)據(jù)的時(shí)間序列中,可反映相鄰時(shí)間點(diǎn)的參數(shù)的相關(guān)性。比如,飛機(jī)在t時(shí)刻的操縱參數(shù),會(huì)影響t+1時(shí)刻的姿態(tài)參數(shù)。因此,本文在飛行動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域,引入馬爾可夫隨機(jī)場模型,提出了一種基于馬爾可夫隨機(jī)場模型的飛機(jī)飛行動(dòng)作識(shí)別劃分算法,采用基于馬爾可夫隨機(jī)場的時(shí)序數(shù)據(jù)分割聚類算法,將飛行數(shù)據(jù)序列劃分為多個(gè)動(dòng)作類,并且用MRF網(wǎng)絡(luò)描述其每個(gè)動(dòng)作的特征。

    2 飛行動(dòng)作識(shí)別劃分模型

    2.1 馬爾可夫隨機(jī)場模型

    馬爾可夫隨機(jī)場MRF是在隨機(jī)場的基礎(chǔ)上添加馬爾可夫性質(zhì),使得隨機(jī)序列變量的分布僅與前一時(shí)刻有關(guān)。這一性質(zhì)提供了方便且具有一致性的建模方法,可以用來表示時(shí)間序列前后的約束關(guān)系。一維的馬爾可夫隨機(jī)場描述隨機(jī)序列中某一時(shí)刻的狀態(tài)只與前一時(shí)刻有關(guān),二維的馬爾可夫隨機(jī)場常常被用在圖像分割領(lǐng)域,將時(shí)域的馬爾可夫特性轉(zhuǎn)換到空間域,每個(gè)像元對(duì)于除它之外的相鄰的像元組成的鄰近集團(tuán)存在依賴性,通過這一性質(zhì),進(jìn)而有效地描述圖像的局部統(tǒng)計(jì)特征。在多維時(shí)間序列上定義MRF網(wǎng)絡(luò),將多維時(shí)間序列描述為一個(gè)由隨機(jī)變量組成的多層網(wǎng)絡(luò),相鄰層的網(wǎng)絡(luò)通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的邊相連,網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊描述各個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系。區(qū)別于傳統(tǒng)飛行動(dòng)作分類方法依賴于飛行數(shù)據(jù)序列距離的度量[8],本文算法應(yīng)用MRF的特性,用MRF網(wǎng)絡(luò)表示飛行數(shù)據(jù)序列前后的依賴關(guān)系,從而得到更精確的飛行動(dòng)作分類結(jié)果。

    2.2 飛行數(shù)據(jù)時(shí)間序列分析

    飛行數(shù)據(jù)是一組離散的時(shí)間序列數(shù)據(jù),飛行動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確程度,很大程度取決于各個(gè)飛行動(dòng)作的劃分結(jié)果,本文提出基于馬爾可夫隨機(jī)場的時(shí)間序列分割算法,對(duì)飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行分割和聚類,以完成對(duì)飛行動(dòng)作的劃分。設(shè)飛機(jī)的一組長度為T的飛行數(shù)據(jù)為x=[x1,x2,x3,…,xT],其中xi(i≤i≤T)為n維向量,表示同一時(shí)刻采集的n維飛行數(shù)據(jù)。設(shè)需要將待劃分的飛行數(shù)據(jù)分為K類,針對(duì)時(shí)間序列的聚類方式,不能僅對(duì)單獨(dú)數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類,還要根據(jù)數(shù)據(jù)前后的相關(guān)變化規(guī)律進(jìn)行聚類,因此通過設(shè)置一個(gè)滑動(dòng)窗口w,其中w?T,w數(shù)值的選取取決于飛行數(shù)據(jù)的粒度和預(yù)期飛行動(dòng)作的長度。以t時(shí)刻為基準(zhǔn),向前截取窗口大小的數(shù)據(jù)片段,記為Xt:

    Xt=[xt-w+1,…,xt-1,xt]

    其中,t=1,2,…,T,Xt為n×w維向量,將原始飛行數(shù)據(jù)截取長度為w的多個(gè)子序列,將此時(shí)針對(duì)飛行數(shù)據(jù)的聚類變?yōu)閷?duì)長度為w的多個(gè)子序列的聚類,這樣在聚類過程中,相鄰的子序列更易被劃分為同一類,實(shí)現(xiàn)時(shí)間一致性的目標(biāo)。

    設(shè)需要將待劃分的飛行數(shù)據(jù)分為K類,屬于第j類的數(shù)據(jù)段集合記為Pj,其中j=1,2,…,K。每個(gè)類用高斯協(xié)方差矩陣定義,類的協(xié)方差逆矩陣Θj反映各個(gè)參數(shù)之間的獨(dú)立性。Θj是一個(gè)nw×nw矩陣,由w×w個(gè)子矩陣組成,每個(gè)子矩陣是大小為n×n的矩陣,位置pq上的子矩陣描述p時(shí)刻和q時(shí)刻之間,n個(gè)維度之間的協(xié)方差逆矩陣。由于飛行數(shù)據(jù)是非時(shí)變的,即每一個(gè)點(diǎn)的參數(shù)值只與相應(yīng)時(shí)間差有關(guān)。

    2.3 基于MRF模型的飛行動(dòng)作識(shí)別劃分算法

    MRF模型需要根據(jù)統(tǒng)計(jì)決策和估計(jì)理論中的最優(yōu)準(zhǔn)則確定時(shí)間序列分割問題的目標(biāo)函數(shù),采用一些優(yōu)化算法可求得滿足這些約束條件的MRF最大似然分布[9]。本文采用多元飛行數(shù)據(jù)時(shí)間序列各個(gè)維度之間的協(xié)方差逆矩陣Θj定義了MRF網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣,通過估計(jì)稀疏的高斯逆協(xié)方差矩陣來學(xué)習(xí)每個(gè)聚類的MRF,MRF網(wǎng)絡(luò)具有多個(gè)層,層數(shù)對(duì)應(yīng)于定義的短子序列的窗口大小,通過求解帶約束的逆協(xié)方差逆矩陣估計(jì)問題,即可解決飛行動(dòng)作的分類問題。那么,針對(duì)飛行數(shù)據(jù)時(shí)間序列進(jìn)行劃分和識(shí)別變?yōu)榍蠼饷款愶w行動(dòng)作的參數(shù)之間的協(xié)方差逆矩陣Θ={Θ1,Θ2,…,ΘK}和每類飛行動(dòng)作的數(shù)據(jù)段集合P={P1,P2,…,PK}。

    用負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)表示飛行數(shù)據(jù)段Xt被歸為基本動(dòng)作j類的代價(jià),如式(1)所示:

    E(Xt∈Pj)=-ll(Xt,Θi)=

    (1)

    其中,ll(Xt,Θi) 表示對(duì)數(shù)似然函數(shù),μi表示矩陣Θi的均值,detΘi表示矩陣Θi的行列式。

    考慮飛行數(shù)據(jù)的連續(xù)性,相鄰時(shí)刻的數(shù)據(jù)段屬于不同類時(shí)施加懲罰項(xiàng)β,β越大,相鄰的飛行數(shù)據(jù)子序列被劃分為同一類動(dòng)作的可能性越大。當(dāng)β=0時(shí),飛行數(shù)據(jù)子序列可以被單獨(dú)劃分,連續(xù)性懲罰項(xiàng)表達(dá)式如式(2)所示:

    (2)

    由于極大似然估計(jì)不能產(chǎn)生稀疏解,導(dǎo)致模型的復(fù)雜度過高,不方便求解,需要加入稀疏性約束,增加正則化懲罰項(xiàng),如式(3)所示:

    λ‖Θi‖

    (3)

    其中,λ是正則化參數(shù)。稀疏化可以極大地簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),一定程度上降低了本文算法的復(fù)雜性,還可以提高模型的泛化能力,解決模型的過擬合問題。

    綜上所述,模型的總體優(yōu)化函數(shù)如式(4)所示:

    (4)

    3 飛行動(dòng)作識(shí)別劃分模型的求解方法

    MRF模型的總體優(yōu)化函數(shù)求解是一個(gè)組合和連續(xù)優(yōu)化問題,飛行動(dòng)作劃分參數(shù)的求解和飛行動(dòng)作類參數(shù)協(xié)方差逆矩陣的求解互相耦合,是高度非凸的優(yōu)化問題。解決這一問題的關(guān)鍵在于采用期望最大化EM(Expectation Maximum)算法將總體優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為飛行動(dòng)作識(shí)別和飛行動(dòng)作劃分2個(gè)子問題,交替更新參數(shù),迭代求解,其中飛行動(dòng)作劃分參數(shù)使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求解,飛行動(dòng)作識(shí)別參數(shù)采用交替方向乘子法ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)求解[10]。

    3.1 飛行動(dòng)作劃分的參數(shù)求解

    針對(duì)飛行動(dòng)作劃分的參數(shù)Pj的求解問題,首先要給定Θj,此時(shí)Pj的優(yōu)化要考慮2個(gè)方面的問題,一是飛行數(shù)據(jù)段Xi被歸為j類的代價(jià),可以用負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)和表示,即式(1),另一個(gè)是飛行數(shù)據(jù)的連續(xù)性約束,應(yīng)用式(3)表示。2個(gè)代價(jià)構(gòu)成典型的流水線問題,可以采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法進(jìn)行求解[11]。

    動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法將T個(gè)子序列X1,…,XT分配到K個(gè)聚類的問題,等效為找到時(shí)間戳1~T的最小代價(jià)路徑,其中節(jié)點(diǎn)代價(jià)是將該數(shù)據(jù)段分配給飛行動(dòng)作的負(fù)對(duì)數(shù)似然函數(shù)和,并且每當(dāng)分類改變時(shí),邊的代價(jià)為β。

    3.2 飛行動(dòng)作識(shí)別參數(shù)矩陣的求解

    首先要給定一類中所有數(shù)據(jù)段的集合Pj,通過求最小化負(fù)對(duì)數(shù)似然總和,可以求解Θi,如式(5)所示:

    E1+E2

    (5)

    其中,E1=-|Pj|log det(Θi),E2可以寫成跡的形式,如式(6)所示:

    (6)

    其中,Si是經(jīng)驗(yàn)協(xié)方差,由當(dāng)前Pj所有數(shù)據(jù)段計(jì)算得到??紤]矩陣的稀疏性,添加一個(gè)正則項(xiàng)λ‖Θi‖,所以逆協(xié)方差逆矩陣的優(yōu)化函數(shù)如式(7)所示:

    (7)

    本文采用ADMM算法,ADMM是一種分布式凸優(yōu)化算法,主要應(yīng)用在大規(guī)模優(yōu)化任務(wù)中[12]。為了使問題更符合ADMM算法的形式,引入變量Z并將原問題重寫為等效問題,如式(8)所示。

    min(-log detΘ)+tr(SiΘ)+‖λ·Z‖1

    subject toΘ=Z,Z∈Γ

    (8)

    其增廣拉格朗日函數(shù)為:

    Lp(Θ,Z,U)=-log detΘ+tr(SiΘ)+

    (9)

    (10)

    (11)

    Uk+1:=Uk+Θk+1-Zk+1

    (12)

    其中k是迭代參數(shù)。

    3.3 EM算法求解整體優(yōu)化問題

    本文利用迭代EM算法[13]解決數(shù)據(jù)段分類和聚類參數(shù)協(xié)方差逆矩陣的問題。隨機(jī)初始化集群,并且交替執(zhí)行E-step和M-step,直到每個(gè)簇的分配已經(jīng)固定,模型已經(jīng)收斂。本文算法的求解步驟如下所示:

    步驟1初始化模型參數(shù)Pj,Θi;

    步驟2執(zhí)行E-step,給定Θi,應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法將飛行數(shù)據(jù)分到各個(gè)飛行動(dòng)作類,求解Pj;

    步驟3執(zhí)行M-step,給定Pj,應(yīng)用ADMM算法更新飛行動(dòng)作識(shí)別參數(shù)Θi;

    步驟4重復(fù)執(zhí)行步驟2和步驟3,不斷地迭代直到算法收斂。

    4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)方法

    為了方便驗(yàn)證本文算法的準(zhǔn)確性,采用海軍某型飛機(jī)的50次飛行任務(wù)記錄的飛行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),每次飛行任務(wù)的時(shí)長大約為1 h,將每次飛行任務(wù)的數(shù)據(jù)劃分為10組,共500組。選取其中與飛行動(dòng)作識(shí)別相關(guān)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、飛行速度、飛行高度、航向角、俯仰角和傾斜角6個(gè)參數(shù)。為了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果,飛行數(shù)據(jù)已經(jīng)事先采用人工標(biāo)記各個(gè)階段所屬的基本飛行動(dòng)作,飛行數(shù)據(jù)的采樣間隔均為1 s,算法的參數(shù)設(shè)置為:滑動(dòng)窗口大小w設(shè)置為5,根據(jù)飛行基本動(dòng)作的種類,將聚類簇的個(gè)數(shù)K設(shè)置為5。

    4.2 識(shí)別率對(duì)比

    由于飛機(jī)機(jī)動(dòng)平飛的過程占很大一部分,所以單純使用識(shí)別率不足以來評(píng)價(jià)算法的識(shí)別效果,本文使用Macro-F1 值評(píng)價(jià)各個(gè)算法的識(shí)別準(zhǔn)確率。Macro-F1值計(jì)算方式是先計(jì)算每一個(gè)類的Precison和Recall后,再計(jì)算各個(gè)類的F1值,然后將各個(gè)類的F1值的平均值,其中:

    (13)

    表1是本文算法(記為MRF)、基于高斯混和模型的聚類算法(記為GMM)[14],基于歐氏距離的DTW算法(記為DTW)[15]、基于自組織圖的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法(記為Neural Gas)[16]和k-means算法針對(duì)測(cè)試樣本聚類的Macro-F1值和部分動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率。

    Table 1 Comparison of Macro-F1 values of various algorithms

    從表1可以看出,雖然5種算法對(duì)平飛的識(shí)別準(zhǔn)確率都很高,但DTW、k-means、Neural Gas對(duì)于斤斗類動(dòng)作的識(shí)別準(zhǔn)確率較低。斤斗類的飛行數(shù)據(jù)變化比較復(fù)雜,而這些算法大多使用基于距離的判定規(guī)則,無法識(shí)別飛行數(shù)據(jù)表示的本來特征。所以,本文算法在復(fù)雜動(dòng)作的表現(xiàn)上優(yōu)于其他基于距離的算法。

    接下來測(cè)試各個(gè)算法需要多少樣本才能準(zhǔn)確聚類,識(shí)別飛機(jī)動(dòng)作。圖1所示為5種算法的Macro-F1值與樣本數(shù)量的關(guān)系圖。如圖1所示,本文算法的性能明顯優(yōu)于其他算法,Macro-F1的值為0.91~0.98。與其他基于距離的聚類算法相比,本文算法只需更少的樣本就能達(dá)到相似的準(zhǔn)確率,而基于距離的聚類算法的結(jié)果準(zhǔn)確率不高,難以對(duì)飛機(jī)動(dòng)作進(jìn)行劃分。

    Figure 1 Relationship between Macro-F1 value and data volume圖1 Macro-F1值和數(shù)據(jù)量關(guān)系

    當(dāng)有100個(gè)樣本時(shí),沒有一種算法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別飛機(jī)的動(dòng)作。但是,隨著樣本量的增多,基于本文算法的準(zhǔn)確率迅速提高。當(dāng)有200個(gè)樣本時(shí),本文算法的Macro-F1已經(jīng)超過0.9。

    4.3 模型參數(shù)分析

    (1)時(shí)間一致性參數(shù)。

    圖2所示為本文所提算法和去除算法中時(shí)間一致性約束MRF(β=0)的Marco-F1值和數(shù)據(jù)量之間的關(guān)系。由圖2可知,由β定義的時(shí)間一致性約束在數(shù)據(jù)量較小時(shí)僅具有很小的影響,因?yàn)镸RF和MRF(β=0)都獲得了相似的結(jié)果。但是,隨著樣本數(shù)量的增加,MRF(β=0時(shí))的Marco-F1徘徊在0.9附近。這意味著,一旦有足夠的樣本,飛行數(shù)據(jù)連續(xù)性約束這一參數(shù)的設(shè)置是提高算法性能的決定性因素。

    Figure 2 Influence of time consistency parameter 圖2 時(shí)間一致性參數(shù)影響

    (2)滑動(dòng)窗口大小分析。

    圖3所示為本文算法中滑動(dòng)窗口大小和Marco-F1值之間的關(guān)系,可以觀察到算法滑動(dòng)窗口大小設(shè)置為4~15可得到較高M(jìn)arco-F1聚類準(zhǔn)確率評(píng)分。只有在窗口大小降至4以下或升至10以上時(shí),算法準(zhǔn)確率較低。

    Figure 3 Influence of sliding window size 圖3 滑動(dòng)窗口大小影響

    5 結(jié)束語

    本文研究了基于MRF模型的飛機(jī)飛行動(dòng)作劃分和識(shí)別算法,算法在對(duì)飛行動(dòng)作準(zhǔn)確識(shí)別和劃分的同時(shí),還提供了結(jié)果的可解釋性。通過對(duì)比其他算法的Macro-F1值表明,本文算法提高了飛行動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率。

    猜你喜歡
    飛行數(shù)據(jù)馬爾可夫協(xié)方差
    GARMIN1000系統(tǒng)維修平臺(tái)搭建預(yù)研究
    淺談飛行數(shù)據(jù)集中處理流程管理
    保費(fèi)隨機(jī)且?guī)в屑t利支付的復(fù)合馬爾可夫二項(xiàng)模型
    不確定系統(tǒng)改進(jìn)的魯棒協(xié)方差交叉融合穩(wěn)態(tài)Kalman預(yù)報(bào)器
    一種基于廣義協(xié)方差矩陣的欠定盲辨識(shí)方法
    基于廣域信息管理的飛行數(shù)據(jù)服務(wù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    基于SOP的核電廠操縱員監(jiān)視過程馬爾可夫模型
    應(yīng)用馬爾可夫鏈對(duì)品牌手機(jī)市場占有率進(jìn)行預(yù)測(cè)
    認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中基于隱馬爾可夫預(yù)測(cè)的P-CSMA協(xié)議
    縱向數(shù)據(jù)分析中使用滑動(dòng)平均Cholesky分解對(duì)回歸均值和協(xié)方差矩陣進(jìn)行同時(shí)半?yún)?shù)建模
    婷婷精品国产亚洲av在线| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 欧美日韩黄片免| 午夜日韩欧美国产| 亚洲一区高清亚洲精品| 69av精品久久久久久| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲欧美激情在线| 久久国产亚洲av麻豆专区| 一区在线观看完整版| 超色免费av| 一级a爱片免费观看的视频| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 久久亚洲精品不卡| 不卡一级毛片| 亚洲午夜理论影院| 老司机福利观看| 视频在线观看一区二区三区| 99热只有精品国产| 国产精品影院久久| 亚洲熟女毛片儿| 咕卡用的链子| 国产精品一区二区免费欧美| 夜夜夜夜夜久久久久| 1024视频免费在线观看| 国产一区二区在线av高清观看| 国产在线观看jvid| 日韩中文字幕欧美一区二区| 一本大道久久a久久精品| 制服人妻中文乱码| 国产亚洲欧美98| 成年人黄色毛片网站| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 日韩免费av在线播放| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 国产单亲对白刺激| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 亚洲av美国av| 免费看a级黄色片| 亚洲色图综合在线观看| 精品无人区乱码1区二区| 国产有黄有色有爽视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 自线自在国产av| 亚洲专区国产一区二区| 脱女人内裤的视频| 十分钟在线观看高清视频www| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产一区在线观看成人免费| 久热爱精品视频在线9| 交换朋友夫妻互换小说| 曰老女人黄片| 亚洲国产精品sss在线观看 | 国产日韩一区二区三区精品不卡| 中文字幕精品免费在线观看视频| 亚洲av成人av| 最近最新免费中文字幕在线| 少妇粗大呻吟视频| 久99久视频精品免费| 中文亚洲av片在线观看爽| 黄色女人牲交| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 波多野结衣av一区二区av| 国产精品亚洲av一区麻豆| 日本五十路高清| 国产单亲对白刺激| 国产精品免费一区二区三区在线| 91老司机精品| 岛国视频午夜一区免费看| 新久久久久国产一级毛片| 欧美激情 高清一区二区三区| 亚洲av第一区精品v没综合| 99香蕉大伊视频| 日本三级黄在线观看| 咕卡用的链子| 黄色 视频免费看| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 亚洲七黄色美女视频| 女警被强在线播放| 国产精品电影一区二区三区| 欧美亚洲日本最大视频资源| 亚洲精品美女久久av网站| 最近最新免费中文字幕在线| 日本三级黄在线观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 丁香欧美五月| 久久中文看片网| netflix在线观看网站| av免费在线观看网站| 在线观看66精品国产| 久久亚洲精品不卡| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美黑人精品巨大| 最近最新中文字幕大全电影3 | 黄色成人免费大全| 欧美精品一区二区免费开放| 免费在线观看黄色视频的| 国产高清videossex| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲熟妇熟女久久| 操出白浆在线播放| 日日夜夜操网爽| 国产一区二区三区视频了| 久久天堂一区二区三区四区| 久久久久九九精品影院| 国产成人av激情在线播放| 日韩精品中文字幕看吧| 国产主播在线观看一区二区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲男人的天堂狠狠| 无限看片的www在线观看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 国产精品 国内视频| 大陆偷拍与自拍| 美女国产高潮福利片在线看| 波多野结衣一区麻豆| 男女下面进入的视频免费午夜 | 久久久国产一区二区| 国产av一区二区精品久久| 精品一品国产午夜福利视频| 在线看a的网站| 国产97色在线日韩免费| 在线观看舔阴道视频| 国产精品综合久久久久久久免费 | 国产欧美日韩一区二区三| 亚洲七黄色美女视频| 国产极品粉嫩免费观看在线| 日韩欧美在线二视频| 亚洲国产精品合色在线| 久久天堂一区二区三区四区| 国产熟女午夜一区二区三区| 美女福利国产在线| 在线视频色国产色| 亚洲黑人精品在线| 黄片播放在线免费| 欧美一区二区精品小视频在线| 天堂动漫精品| 国产精品秋霞免费鲁丝片| √禁漫天堂资源中文www| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 久久久国产一区二区| 亚洲一码二码三码区别大吗| 搡老熟女国产l中国老女人| 精品高清国产在线一区| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产高清国产精品国产三级| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 在线观看免费午夜福利视频| 欧美激情高清一区二区三区| 久久久国产精品麻豆| 宅男免费午夜| 99久久人妻综合| 国产成人欧美| 三上悠亚av全集在线观看| 亚洲三区欧美一区| 亚洲熟女毛片儿| 在线观看66精品国产| 一边摸一边做爽爽视频免费| 妹子高潮喷水视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 国产又爽黄色视频| 女性生殖器流出的白浆| 久久人人精品亚洲av| 久久精品91无色码中文字幕| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 九色亚洲精品在线播放| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 国产熟女午夜一区二区三区| 超碰成人久久| 欧美黄色片欧美黄色片| 免费在线观看亚洲国产| 激情在线观看视频在线高清| 欧美黄色片欧美黄色片| 最新在线观看一区二区三区| 中文字幕高清在线视频| 国产精品综合久久久久久久免费 | 丝袜美腿诱惑在线| 99久久精品国产亚洲精品| 制服人妻中文乱码| 麻豆久久精品国产亚洲av | 久久久久国产一级毛片高清牌| 一本大道久久a久久精品| 亚洲国产看品久久| 中文欧美无线码| 欧美最黄视频在线播放免费 | 色精品久久人妻99蜜桃| xxxhd国产人妻xxx| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 91国产中文字幕| xxxhd国产人妻xxx| 国产在线观看jvid| 嫁个100分男人电影在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3 | 一级a爱片免费观看的视频| 韩国精品一区二区三区| www.自偷自拍.com| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 亚洲久久久国产精品| 嫁个100分男人电影在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 免费av中文字幕在线| 中文字幕精品免费在线观看视频| 神马国产精品三级电影在线观看 | a级片在线免费高清观看视频| 性色av乱码一区二区三区2| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 热99国产精品久久久久久7| 午夜精品国产一区二区电影| 欧美黄色片欧美黄色片| 久久精品影院6| 9191精品国产免费久久| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 老熟妇乱子伦视频在线观看| 亚洲精品国产区一区二| 亚洲精品一二三| av网站免费在线观看视频| 99国产综合亚洲精品| 久久香蕉激情| 精品久久蜜臀av无| 男男h啪啪无遮挡| 一级a爱视频在线免费观看| 黄色 视频免费看| 欧美黑人欧美精品刺激| 满18在线观看网站| 最新在线观看一区二区三区| 69精品国产乱码久久久| 正在播放国产对白刺激| 亚洲一区中文字幕在线| 色在线成人网| 久久久久久久午夜电影 | 亚洲av五月六月丁香网| 丁香欧美五月| 国产黄色免费在线视频| 男男h啪啪无遮挡| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 女人被狂操c到高潮| 国产精品亚洲一级av第二区| 中文字幕人妻丝袜制服| 麻豆一二三区av精品| 久久狼人影院| 欧美精品一区二区免费开放| 欧美日韩精品网址| 黑丝袜美女国产一区| 色尼玛亚洲综合影院| 好男人电影高清在线观看| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲色图综合在线观看| 国产免费av片在线观看野外av| 国产精品偷伦视频观看了| 亚洲中文日韩欧美视频| 一区福利在线观看| 日本wwww免费看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 成人免费观看视频高清| 精品一区二区三区av网在线观看| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲精品成人av观看孕妇| 久久久久久大精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲国产精品sss在线观看 | www日本在线高清视频| 国产精品二区激情视频| 伦理电影免费视频| 久久狼人影院| 两人在一起打扑克的视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 黑丝袜美女国产一区| 亚洲情色 制服丝袜| 国产在线观看jvid| 精品久久久久久电影网| 欧美亚洲日本最大视频资源| 啪啪无遮挡十八禁网站| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产欧美日韩一区二区三| 精品福利永久在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 91字幕亚洲| 午夜a级毛片| 欧美黑人欧美精品刺激| 高清毛片免费观看视频网站 | 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美不卡视频在线免费观看 | 国产精品日韩av在线免费观看 | 99久久精品国产亚洲精品| 9191精品国产免费久久| 婷婷精品国产亚洲av在线| 精品久久久久久久毛片微露脸| 三级毛片av免费| 咕卡用的链子| 国产av在哪里看| 最近最新中文字幕大全免费视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产精品国产高清国产av| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 久久精品91蜜桃| 9色porny在线观看| 一本综合久久免费| 欧美av亚洲av综合av国产av| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 极品人妻少妇av视频| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 两个人免费观看高清视频| 制服诱惑二区| 高潮久久久久久久久久久不卡| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 淫妇啪啪啪对白视频| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 可以免费在线观看a视频的电影网站| 亚洲在线自拍视频| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 91成人精品电影| 天堂动漫精品| av超薄肉色丝袜交足视频| 人人妻人人澡人人看| 国产片内射在线| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 黄色女人牲交| 一夜夜www| 久99久视频精品免费| 在线播放国产精品三级| 日韩国内少妇激情av| 亚洲全国av大片| 国产精品av久久久久免费| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 777久久人妻少妇嫩草av网站| 亚洲伊人色综图| 亚洲男人天堂网一区| 亚洲五月天丁香| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 在线观看免费高清a一片| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 波多野结衣av一区二区av| 国产三级黄色录像| 又大又爽又粗| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲国产欧美网| 亚洲精品国产区一区二| 国产欧美日韩一区二区三| 在线看a的网站| 国产区一区二久久| 麻豆一二三区av精品| 亚洲一区二区三区色噜噜 | 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 亚洲专区字幕在线| 一进一出好大好爽视频| 国产色视频综合| 黑人操中国人逼视频| 国产又爽黄色视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 一区二区三区精品91| 久久影院123| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产精品 国内视频| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 搡老岳熟女国产| 两性夫妻黄色片| 9191精品国产免费久久| 亚洲国产精品999在线| 亚洲一区二区三区欧美精品| 麻豆一二三区av精品| 亚洲片人在线观看| 一区在线观看完整版| 国产伦一二天堂av在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲五月色婷婷综合| 久久久精品欧美日韩精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 日本五十路高清| 国产精品成人在线| 一本综合久久免费| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 狂野欧美激情性xxxx| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 一夜夜www| 亚洲色图综合在线观看| 在线观看一区二区三区| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产av精品麻豆| 9色porny在线观看| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲国产看品久久| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲av五月六月丁香网| 国产成人精品在线电影| av网站在线播放免费| 韩国精品一区二区三区| av超薄肉色丝袜交足视频| 91精品国产国语对白视频| 亚洲精品一二三| www.精华液| 新久久久久国产一级毛片| 免费看十八禁软件| 欧美人与性动交α欧美软件| 色综合站精品国产| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲国产精品sss在线观看 | 精品国产乱子伦一区二区三区| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 午夜精品久久久久久毛片777| 欧美精品亚洲一区二区| 极品教师在线免费播放| 91老司机精品| 一a级毛片在线观看| 69精品国产乱码久久久| 欧美日韩av久久| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 在线观看免费高清a一片| 亚洲精品美女久久av网站| 校园春色视频在线观看| 欧美日韩黄片免| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产精品偷伦视频观看了| 丝袜美足系列| 亚洲成人国产一区在线观看| 操出白浆在线播放| a级毛片黄视频| 成在线人永久免费视频| 久久国产亚洲av麻豆专区| 宅男免费午夜| 欧美成人免费av一区二区三区| 成人国产一区最新在线观看| 超色免费av| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 免费av毛片视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲精品国产区一区二| 久久香蕉激情| 波多野结衣高清无吗| 亚洲欧美激情综合另类| 美女大奶头视频| 成人亚洲精品av一区二区 | 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 国产片内射在线| 亚洲av美国av| 久久青草综合色| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美日本中文国产一区发布| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 天天添夜夜摸| 曰老女人黄片| 香蕉国产在线看| 老司机靠b影院| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 99国产极品粉嫩在线观看| 欧美黄色淫秽网站| 国产精品久久久av美女十八| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 99国产精品免费福利视频| 精品国产乱子伦一区二区三区| 91精品三级在线观看| 久久青草综合色| 国产av精品麻豆| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 视频在线观看一区二区三区| 欧美一区二区精品小视频在线| 久久这里只有精品19| 亚洲第一av免费看| 最新美女视频免费是黄的| 国产成年人精品一区二区 | 视频区欧美日本亚洲| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲视频免费观看视频| 夫妻午夜视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲 欧美一区二区三区| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 热99re8久久精品国产| 亚洲成人免费av在线播放| 欧美中文综合在线视频| 亚洲第一青青草原| 黄色毛片三级朝国网站| 久久久久久大精品| 不卡av一区二区三区| a级毛片在线看网站| 午夜两性在线视频| x7x7x7水蜜桃| 男人舔女人下体高潮全视频| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 久久久水蜜桃国产精品网| 一本综合久久免费| 亚洲一区二区三区欧美精品| 国产高清视频在线播放一区| 性少妇av在线| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 桃色一区二区三区在线观看| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 日日夜夜操网爽| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 一边摸一边抽搐一进一出视频| a在线观看视频网站| 超碰97精品在线观看| 免费在线观看亚洲国产| 久久狼人影院| 国产精品电影一区二区三区| 久久精品人人爽人人爽视色| 超碰成人久久| 91国产中文字幕| 男人舔女人的私密视频| 精品日产1卡2卡| 欧美午夜高清在线| 一级毛片精品| а√天堂www在线а√下载| 九色亚洲精品在线播放| 大香蕉久久成人网| 久久久久亚洲av毛片大全| 成熟少妇高潮喷水视频| 男女床上黄色一级片免费看| 精品久久久精品久久久| 中国美女看黄片| 日韩免费av在线播放| 成人亚洲精品av一区二区 | 午夜91福利影院| 老鸭窝网址在线观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 欧美成人免费av一区二区三区| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 99久久99久久久精品蜜桃| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 欧美一区二区精品小视频在线| 成年女人毛片免费观看观看9| 亚洲精品一二三| 色综合婷婷激情| 午夜福利在线观看吧| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 婷婷丁香在线五月| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产亚洲精品一区二区www| 国产精品 国内视频| 好男人电影高清在线观看| 成人三级做爰电影| 长腿黑丝高跟| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产精品一区二区免费欧美| 国产av精品麻豆| 亚洲中文字幕日韩| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产欧美日韩一区二区三| 91在线观看av| 日韩高清综合在线| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产精品一区二区免费欧美| 香蕉丝袜av| 中文亚洲av片在线观看爽| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 18禁国产床啪视频网站| 成人永久免费在线观看视频| 男人的好看免费观看在线视频 | 国产亚洲欧美精品永久| 亚洲精品美女久久av网站| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 国产欧美日韩综合在线一区二区| av欧美777| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 久久久久久久精品吃奶| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 国产单亲对白刺激| 天堂√8在线中文| 女性被躁到高潮视频| 久久久国产成人免费| 男人舔女人下体高潮全视频| 久久国产亚洲av麻豆专区| 啪啪无遮挡十八禁网站| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 多毛熟女@视频| 午夜免费观看网址| 亚洲男人的天堂狠狠| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 日韩免费高清中文字幕av| 91成人精品电影| 操出白浆在线播放| 精品国产国语对白av| 国产成人精品在线电影| 久久国产精品人妻蜜桃| 久久人人精品亚洲av| 一区二区三区精品91| 成人永久免费在线观看视频| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 美女午夜性视频免费| 亚洲国产中文字幕在线视频| 欧美黄色片欧美黄色片| 热re99久久国产66热| 黄频高清免费视频| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 欧美色视频一区免费| 亚洲伊人色综图| 精品久久久久久成人av| 男女床上黄色一级片免费看| 美女福利国产在线| 久久精品国产亚洲av高清一级|