飞机地面除冰保障过程动态预测

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明：所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。     

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间，忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此，依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征，构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型，预测航班的有效中转时间，数值结果显示，航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型，并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法，构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式，分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下，解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明，基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效，在大规模航班恢复的情况下，可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比，所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。      

恶劣天气下机场离场航班运行韧性评估及恢复

为保障恶劣天气下机场整体性能,科学评估机场离场航班运行韧性,提高航班恢复能力,从而有效缓解天气的影响。给出机场离场航班运行定义,从机场离场航班运行系统性能出发,分析航班离场延误时间、离场总延误时间、离场航班正常率和机场离场航班运行系统综合韧性指数4个指标,对系统在恶劣天气条件下的韧性变化进行评估;提出机场离场航班运行系统性能恢复策略,利用遗传算法对离场延误航班进行优化排序;以2012年北京首都国际机场“721”特大暴雨事件为实例进行数据分析,得到暴雨影响下首都机场的性能指标和韧性指数,对比分析机场离场航班运行系统性能及韧性水平变化。研究结果表明：受暴雨影响,机场离场航班运行系统综合韧性指数由0.457 3下降到0.062 8,暴雨减小后上升到0.222 3;在进行航班优化排序后,离场航班总延误时间减少了24.85%,优化后机场性能恢复速度提升了13.89%,优化后的机场离场航班运行系统最小韧性指数提升了13.38%,系统性能优先恢复至初始状态,表明所提恢复策略有效。     

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题，提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息，建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型，实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作，建立轨迹预测模型，实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹，考虑飞行性能约束，采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引，克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题，具备较好的实时性和优化性。      

基于交通状态的离场航班动态协同排序方法

为适应协同决策(CDM)需要，考虑空管、航司和机场三方的诉求，对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性，利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法；针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标，且为保证排序公平性，提出了航空公司延误公平性评价指标，将非受控离场航班优先级分为3类，对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量，创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型；采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法，所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案，离场航班总延误均减少50%以上，且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序，显著减少航班延误，有效提升公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。      

基于“时间-特征”协同注意力的机场快轨客流预测

机场快轨客流的准确预测是实现机场轨道交通系统智能化、精细化、高效化管控的基础，对提升机场服务水平和运行效率有着重要意义。由于影响因素众多、相互耦合，且因素对客流时序影响机理复杂，机场快轨客流的准确预测极具挑战。提出了一种基于“时间-特征”协同注意力机制的机场快轨客流预测模型，实现了精准捕捉多维因素在不同时序上对机场快轨客流的影响。基于北京首都国际机场快轨实际客流数据进行实验，结果表明了所提方法的有效性。      

航班保障因果分析框架

航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题，提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架，从因果推断的角度出发，在航班地面保障业务范畴领域内，从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量，基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法，构建因果网络模型；根据得到的因果网络，基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明：BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势，在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下，F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132，呈明显上升趋势，且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度，为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。     

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题，考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性，提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵，基于距离标记子图节点结构重要性，采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上，融合子图结构和节点属性2类特征，采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测，实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法，NARP模型的预测准确率最高提升9.28%；在网络极度不完整时，预测准确率可以保持在80%左右；预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求，提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先，分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后，根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系，建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型，克服了传统方法需要滚转角信息，在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时，通过设计模型在线调用机制，有效降低了计算复杂度。实验结果表明，所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好，能够满足在线应用需求。      

月球轨道交会对接任务辅助预报系统设计与验证

针对月球轨道自主交会对接制导、导航与控制(GNC)系统任务特点,设计一种基于人机协同框架的月球轨道自主交会对接过程辅助预报系统.该系统包括利用机器学习方法构建交会对接安全性规则知识库和安全性辅助预报两个部分.首先,在地面半物理仿真试验环境中,对导航监视相机拍摄的图像进行特征提取和匹配,利用图像特征与交会对接偏差组成训练样本对,用决策树方法构建安全性规则知识库.然后,利用安全性规则知识库,根据交会对接飞行过程中监视相机拍摄的当前状态的图像预报交会对接后续过程的安全性,给出成功的概率.通过地面半物理实验表明,该系统能够提升飞行控制过程中的智能化水平,有效协助地面飞行控制人员进行数据监视与任务决策.     

空间相机热平衡试验温度预测方法改进及应用

为实现对航天器热平衡试验平衡温度的预测,建立了热平衡温度预测的方程式,对影响预测结果的各参数进行了分析。首先,由节点网络法推导出平衡温度表达式,介绍了其基于非线性最小二乘法的求解过程,建立了平衡温度的迭代方程;其次,结合大量的试验数据,对影响迭代结果的3个因素进行了统计分析,并最终确定了各因素的合理取值范围;最后,利用温度预测程序对某空间相机热平衡试验中低温工况的平衡温度进行了预测,并与试验结束后的结果进行了对比。结果表明,预测温度与试验数据的误差为±1℃（在3%之内）,满足精度要求,对热平衡温度准确的预测有效的缩短了试验时间,节省试验费用。     

基于贝叶斯网的业务端编程方法

针对现有的业务端编程方法缺乏对于没有软件开发背景的最终用户的指导机制,提出了一种基于贝叶斯网的业务端编程方法.首先提出了一种基于贝叶斯网的最终用户编程基本框架,然后基于贝叶斯网结构学习方法和过程日志建立了用来支撑业务端编程的领域专家系统,在此基础上提出了以领域专家系统为核心的启发式业务端编程方法.该方法在编程过程中依赖领域专家系统对最终用户推荐业务活动,提供实时指导,帮助最终用户逐步完成应用系统的构造.最后对该方法的有效性进行了定性的评估和分析,结果表明,基于贝叶斯网的业务端编程方法可以在一定程度上提高最终用户编程的效率.     

一种基于图论的机场空域无人机流量控制方法

城市物流无人机机场需具有同时起降多架无人机的能力，针对中小型垂直起降无人机设计了一种单入口单出口、航路交叉、多停机坪的机场模型，提出了一种基于图论的飞行安全优先的流量控制方法。根据机场内无人机飞行状态，控制无人机进离场时间，规划出机场内飞行航路，保证无人机飞行安全。仿真结果表明:该流量控制方法可以确保无人机在机场空域内安全有序飞行；分别测试了面积不同的机场进场与进离场运行容量，在单个停机坪面积一定时，停机坪数量越多进场容量越大，但进离场容量反而越小；因此在设计机场时，在给定的机场面积情况下，需要合理规划停机坪数量。      

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.