基于SVM的低空飞行冲突探测改进模型

为保障通航飞行器在低空空域的飞行安全,提出了一种基于支持向量机（SVM）的飞行冲突探测改进模型。首先,建立适应于飞行器的保护区。然后,利用改进型ID3决策树算法将搜索空间降低到局部的方法筛选具有潜在飞行冲突的飞行器,并利用随机森林（RF）选择合适训练集。最后,利用tanh函数优化容易饱和的sigmoid函数对SVM分类结果的概率映射。通过仿真验证和对比分析,结果表明:利用基于密度聚类的DBSACN算法去除异常点,将剔除产生误报和虚报的数据作为训练集优化SVM分类器,改进的飞行冲突探测模型的误报率和虚报率分别降低了0.6%和1.9%,算法执行效率得到提高,而且具有较好的抗干扰能力与稳定性。      

一种适用于航路改变情况的冲突概率预测算法

针对如何有效地预测飞行中将发生的冲突,提出了适用于航路改变情况下的冲突预测算法.基于飞机实际飞行轨迹的不确定性,计算冲突发生的概率来预测冲突发生的可能性.改进了直线航路预测算法,充分利用ADS-B(广播式自动相关监视)所提供的航路意图信息,获得飞机航路改变点及航路偏转角,依此进行相应的矩阵变换来计算航路改变后的误差协方差矩阵,并利用有效的近似方法对继续累加的误差表示进行简化,进而实现冲突发生概率的计算.运用Monte-Carlo方法进行仿真,结果验证了其较好的准确性,与直线航路算法的比较表明了其在更复杂环境下具有的适用性和有效性.     

基于地形匹配的直升机低空飞行前视告警方法

为解决直升机低空飞行时的防撞告警问题,提出一种利用地形匹配来修正直升机与地形之间相对位置误差的前视告警方法。首先,利用直升机飞行动力学模型预测逃逸轨迹,在此基础上生成告警边界。然后,将机载地形数据库与雷达探测的高程数据从空域变换到频域,通过基于互功率谱算法的地形匹配方法计算得到直升机与地形的相对位置误差,以获取二者之间的准确相对位置。由于地形匹配效果受地形起伏程度影响,采用地形熵选择匹配区域方法在进行地形匹配前筛除地形起伏较小的匹配区域,以此提高匹配准确度。最后,基于UH-60直升机飞行动力学模型设置了1 000组对照算例进行告警方法仿真测试。仿真结果表明:采用所提告警方法的测试组相比于常规告警方法,虚警率降低约16%,告警成功率提高近30%。说明所提的前视告警方法能够有效实现直升机低空飞行防撞告警。      

一种适用于卫星数据传输的高效编解码算法

提出了一种喷泉编解码方法,又称为快速速龙码（RRC）,该编码方法能实现与传统速龙码相同的差错控制效率的同时,时间复杂度相对更低。相对传统速龙码,在编码过程中无需计算中间节点,直接通过生成矩阵计算校验节点;其解码方法是先通过置信传播（BP）算法对校验节点进行降度之后,再对校验节点降度之后组成的矩阵进行高斯消元法解码,从而降低矩阵规模。改进后的算法更加高效和简单,适用于航天器空间通信中的应用层数据传输、存储保护和深空探测信号传输。     

基于可达集的无人机低空飞行冲突解脱算法

针对无人空中交通管理（UTM）中的冲突解脱问题，提出了以可达集分析为基础的实时避撞算法。该算法可用于城市低空环境中的密集交通流空域，保证无人机（UAV）飞行过程的安全性。基于相对运动的概念，通过分析平面空域中的飞行博弈问题对避撞系统进行建模，同时利用水平集方法和最优控制理论对无人机的可达集进行分析和计算，使用机载传感器获取无人机与周围物体的信息，为每架无人机提供新的避撞策略。通过3种不同空域环境的飞行案例进行仿真实验，验证了该策略不仅可以得到平滑的飞行路径，实时安全地解决冲突解脱问题，而且针对合作/非合作目标均有效。     

PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用CSCD

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法(PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中。实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果。     

目标的微波散射成像方法

提出了一种适用于隐匿武器探测、打击走私以及公共场合安检的微波成像探测方法.该方法要求雷达在一个二维平面上扫描,即合成一个平面孔径,通过对雷达接收回波数据的合成孔径处理可以提高雷达的成像分辨率以及对目标的探测能力.雷达可以工作在准单站模式下且只需以单色波照射目标,利用接收到的目标的散射回波的相位和幅度信息重构出目标的二维像.提出了一种适用于近场条件下二维图像的重构算法,并对算法做了详细推导,利用该算法对模拟和实测数据进行了处理.结果表明该算法具有良好的空间分辨率和辐射分辨率,以及在不进行三维成像的条件下可以实现距离向目标的探测.      

基于优化CenterNet的低空无人机检测方法

为实现对“低慢小”无人机(UAV)的有效探测, 提升检测精度和定位质量, 提出一种基于联合注意力和CenterNet的低空无人机检测方法。针对通用目标检测算法小目标漏检率高的问题, 引入解耦的非局部算子, 捕捉光学图像目标区域的关联性。利用无人机群个体间的相似性, 将离散的无人机特征相互关联, 降低漏检率。为获得更加精准的检测框, 对CenterNet的标签编码策略和边界框回归方式进行优化, 引入定位质量损失, 提升检测框定位质量。实验结果表明:优化后的S-CenterNet算法相比原始CenterNet算法平均准确率提升了8.9%, 检测框定位质量有明显改善。      

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

BDS/GPS组合导航接收机自主完好性监测算法

为使接收机自主完好性监测（RAIM）技术应用于民航垂直引导进近（APV）飞行阶段成为可能,研究了BDS/GPS组合导航RAIM算法。提出了一种基于BDS/GPS定位解最优加权平均解的算法,结合最优加权平均解与BDS/GPS定位解的关系建立检验统计量,根据最大允许的虚警率计算检验门限,实现对故障所在卫星导航系统的检测,并采用加权最小二乘残差法对故障进行检测与识别。研究结果对多星座组合卫星导航系统应用于民航APV飞行阶段的导航具有一定的参考意义。      

高空平台通信系统中基于预测的小区切换算法

在平流层的环境中,高空平台(HAPS)的扰动特性严重影响了通信系统的小区切换性能。在平台扰动和终端移动的场景中,基于固定门限的切换算法容易增加不必要的切换次数,切换性能较差。建立HAPS覆盖模型,用户终端根据其速度动态选择切换检测周期,提出基于接收信号强度差分最小均方预测的自适应切换算法,推导了无线链路失败率的上限。仿真结果表明,相比传统固定门限的切换算法,本文算法有效降低了不必要的切换,同时还可将无线链路失败率控制在1%以下,能够适应多种通信场景。     

激光多普勒测速系统自适应阈值检测算法

信号检测是激光多普勒测速(LDV)系统实现高精度的关键技术,针对LDV中微弱多普勒信号的检测,本文从噪声在频域中的统计特性出发,对多普勒信号进行带阻滤波,结合雷达的恒虚警(CFAR)检测技术,设计了基于频域的单元平方和自适应阈值检测算法以解决在低信噪比(SNR)的环境中LDV的信号检测问题,提高LDV的信号探测能力,同时降低其虚警概率。仿真与实验的结果表明:该算法与固定阈值相比可以在SNR为-12 d B时实现信号的完全检测,保持低虚警概率,运算简单,工程适用性强。     

复杂多约束条件通航飞行垂直剖面规划方法

为了解决复杂多约束条件下通航飞行器垂直剖面航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的剖面规划方法。首先结合通航低空飞行特点,对涉及的飞行任务、地形信息和飞行器性能参数等多种约束条件进行建模;其次构建垂直剖面规划空间,采用目标加权函数来建立航迹代价模型;最终通过改进A*算法生成满足复杂多约束条件的垂直剖面规划航迹。实验分析表明:在相同实验条件下,改进A*算法在解决复杂多约束条件下通航飞行器垂直剖面航迹规划问题方面优于传统路径规划方法。      

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题,实现了排序蚁群算法,并在此基础上,引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略,并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图,进行仿真验证,输出无人飞行器的最优路径,验证最优解的质量和算法的收敛速度,结果表明,该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象,更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比,算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

无人直升机三维避障方法及仿真

自主避障是无人直升机（UH）在复杂未知环境中执行飞行任务所必须的能力。针对未知环境下UH避障飞行问题,提出了一种新的三维实时避障方法,通过将三维激光雷达探测视野划分成若干不同半径的扇形柱区和等角度分布的直方柱区,结合雷达探测数据判断障碍物分布情况,UH根据避障方法执行相应的规避动作来实现避障飞行。同时提出一种基于CATIA三维建模软件二次开发的三维仿真方法,该方法可以对未知的飞行环境进行三维建模,结合避障方法实现UH在其中的真实避障飞行模拟,并利用该仿真方法验证了三维避障方法的可行性。      

复杂低空物流无人机路径规划

针对复杂低空物流无人机路径规划问题，考虑空域环境、运输任务等内外限制，以飞行时间、能耗及危险度最小为目标函数，建立多限制条件物流无人机路径规划模型，设计启发算法以快速解算路径。采用栅格法对规划环境表征，引入物流无人机性能约束确保路径可飞。针对A*算法存在的问题及物流无人机航空运输特色，引入栅格危险度因子、货物质量惩罚系数，增加飞行时间、能耗等代价以提升避障能力、降低成本。为匹配所提启发算法解算效率与精度，采用动态加权法对函数赋权。为筛除冗余路径点及保证平稳飞行，采用双向交叉判断法等对原路径优化平滑。为验证所提路径规划模型及启发算法的有效性，对比4种算法规划结果，分析栅格粒度大小与代价权重值对结果的影响。在既定的运输环境及物流无人机性能约束下，研究结果表明:所提算法与A*算法相比，保证了物流无人机飞行安全、能耗少，将飞行时间由406 s降至386 s，降低了5%；飞行路径点数为129个、栅格危险度因子为11.69，降低了姿态改变次数，保证了运输安全；当栅格粒度大小为5 m，代价权重值为0.4、0.1、0.5时，采用所提算法规划的路径最佳。      

基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法（粒子滤波）用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。