基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。     

移动平滑算法在无人机遥测数据处理中的应用

研究了用于无人机飞行试验数据事后处理的平滑滤波及预报问题.提出白噪声多项式的最优线性移动平滑滤波算法应用于分离飞行遥测数据中的真实信号和随机噪声,并通过滤波方差比给出对随机误差的压缩程度.试验结果表明,该方法对各种飞行数据有效、可靠、适用.     

基于期望最大算法的空间事件及异常值探测

美国ELSET数据库提供的TLE数据是目前使用最广泛的数据,在热层大气密度反演、弹道系数估计、碰撞预警等领域具有重要作用。受空间环境扰动、空间事件以及TLE产生过程等共同影响,ELSET数据库包含大量亟待清理的异常值和识别的空间事件,例如发布错误的TLE、轨道根数异常和Bstar异常。现有方法在清理异常轨道根数时缺乏统一性,需要使用不同的技术,清理流程较为繁杂,并且仅适用于特定轨道区域的少数目标。为克服现有方法的弊端,提出了一种基于期望最大算法的滑动窗口–多项式拟合预报方法,对含有轨道机动的碎片以及受空间环境影响的碎片进行异常值与空间事件探测。研究表明,该方法能够灵活处理不同空间环境下的异常值与空间事件探测,具有普适性,适用于所有轨道碎片。      

中国区域电离层异常数据野值检测

针对中国区域连续运行参考站接收机野值会干扰星基增强系统（SBAS）电离层异常事件提取的问题,提出了一种基于电离层垂直延迟时间梯度的野值检测方法。首先,介绍了电离层延迟数据的提取方法;然后,论述了依据野值和电离层异常的不同时空相关特性进行野值检测的方法,并用单双频定位误差结果验证了野值检测的正确性;最后,对检测结果进行了分析。结果表明:该方法可有效区分野值和电离层异常;在中国大陆构造环境监测网络200多个参考站中,野值检测所剔除的参考站数目在3~10个,对电离层穿透点空间分布的影响在可接受范围内。      

异常数据剔除的一种改进计算方法

批量异常数据的识别是数据处理中的大计算量问题。针对大型线性回归模型 ,在逐点剔除法的基础上 ,文章提出了异常点剔除的一种改进算法。该方法在提高批量异常数据识别效果的同时 ,还能大幅度降低它的计算量。     

一种基于生成对抗网络的卫星异常检测方法

针对卫星地面测控中心在异常检测时面临的遥测数据不平衡和缺乏异常标签等问题,提出了一种基于时序生成对抗网络的异常检测方法.首先对卫星遥测数据进行预处理,剔除原始数据中的噪声和野值.然后使用长短时记忆网络构建生成模型的生成器和判别器,使得模型可以学习到历史数据的时间依赖关系.采用改进的生成对抗损失函数,使得生成模型在训练时可以保证生成序列与输入序列的潜在空间分布一致.最后,使用残差作为测试序列的异常分数,通过阈值自适应方法判断测试序列是否异常.经真实卫星遥测数据进行实验验证,表明该异常检测方法具有较好的有效性.     

基于贝叶斯网络工况分类的民机引气系统异常检测

状态监控与健康管理技术是国产民机运营支持亟待突破的关键技术,以民机引气系统为对象,设计实现了基于飞行数据（QAR,Quick access recorder）的民机引气系统异常检测流程,提出了贝叶斯网络分类的同工况数据提取和指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图的引气系统异常检测方法。借助航空公司收集的实际数据对方法进行了验证,结果表明可有效检测民机引气系统异常,并提前故障发现时间,为航空公司合理安排飞机维修计划、减少飞机停场时间提供了支持。     

嵌入式大气数据传感系统测压孔布局研究CSCD

嵌人式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统。针对嵌入式大气数据传感系统测压孔布局进行研究,通过三点法对各种布局的数据解算收敛性进行了分析,并在白噪声干扰下对各种布局下的解算精度进行了验证。     

基于飞行数据的无人机平飞动作质量评价模型

针对无人机（UAV）操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理论计算各平飞数据段内多个飞行参数的得分值,最后通过"熵权法"确定各参数的权重,进而得到反映不同无人机操控手平飞动作质量的指标数据。将一次四边平飞训练任务中4组不同无人机操控手操纵和1组无人机自主控制的飞行数据输入该模型,计算结果表明,模型可以较好地识别平飞动作并区分不同操控手平飞动作质量的高低,可以为无人机操控手的训练提供参考。      

基于Kalman滤波器的卫星钟实时异常监测算法

基于卫星钟钟差的Kalman滤波器模型,提出了一种卫星钟实时异常监测算法,对算法原理进行了讨论,并利用IGS精密钟差数据,对算法进行了性能验证。结果表明：该算法对卫星钟的异常情况（包括单点相位跳变与连续相位跳变）可以进行有效监测,同时还可以完成异常数据的剔除与替换,并且具有较小的替换误差。该算法具有显著的实时性,可以应用于星载原子钟的实时异常监测中。     

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

基于混合遗传算法的直升机前推/后拉配平

针对直升机配平模型为多元且初始值难以确定的非线性方程组,以及全局最优解不唯一等问题,发展了一种基于遗传算法/拟牛顿法的高效混合迭代算法。介绍了直升机各个模块动力学方程。其中在旋翼建模中,考虑实际飞行环境下桨叶的运动和操纵特性,以动态入流和叶素法为理论基础,建立了具有配平特性的旋翼气动力模型。基于直升机飞行仿真动力学模型,详细推导了前推/后拉的配平变量和约束方程。通过构造目标函数,将全机配平问题转化为优化问题。通过计算UH-60A直升机在前推/后拉的配平解,并与飞行测试数据进行比较验证。结果表明,前推配平结果与飞行数据有偏差,后拉配平结果与飞行数据吻合。旋翼非定常气动特性是引起总距和脚蹬配平计算误差的主要原因。建立的配平算法适用于直升机不同稳定飞行条件下的仿真。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

基于遗传算法的航天器再入动态终迹圈研究

为实现航天器安全准确地沿最优飞行轨迹再入,对航天器再入飞行过程中任意时刻飞行状态,在满足所有约束条件下,计算航天器所能达到的地面最大着陆区域,以判断该时刻飞行器能否到达预定着陆点。文章采用改进的遗传算法对航天器再入飞行轨迹进行优化,结合再入动态终迹圈计算方法,实现再入动态终迹圈的仿真计算。通过对仿真结果的对比分析,得到再入动态终迹圈及相应再入飞行轨迹的特性,对航天器再入飞行制导及航迹规划具有一定的借鉴意义。     

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

基于混和寻优算法的时域低阶等效系统方法

现代高增稳飞机的阶次高达几十阶,需要将其降阶为具有特定形式的低阶等效系统才能与已有的飞行品质规范相比较,从而评价其飞行品质并改进飞控系统的设计.相对于频域等效系统方法,时域低阶等效系统方法可以在线采集系统的输入及输出数据,充分考虑各种非线性因素的影响,在飞机飞行品质评价时,对等效系统相关参数进行在线估计,具有较强的实用价值.针对时域等效拟配提出了一种混和寻优算法,即模式搜索-模拟退火法,该算法较好地克服了局部寻优和全局寻优的缺点,并在寻优过程中加入了对参数范围的限制,寻优结果可以快速收敛于全局最优解,并且不受初值变化的影响,对飞机飞行品质的在线评价具有重要意义.      

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法

多项式回归模型是一种常用的非线性回归方法.由于在多项式回归模型中,自变量之间往往存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方法来估计回归系数会存在较大的计算误差.为了提高多项式回归模型的预测准确性和可靠性,提出一种基于Gram-Schmidt过程进行多项式回归的建模方法,可以实现自变量集合的正交化,克服自变量集合多重共线对回归建模的不良影响,从而有效地运用最小二乘建立回归模型.同时可以进行信息筛选有效选取对因变量有显著解释作用的自变量,排除自变量中的冗余信息.采用仿真数据分析,检验了该方法的有效性.      

基于偏最小二乘法的军用无人机研制费用预测

针对军用无人机研制费用的影响因素多且复杂,样本数据又相当匮乏的问题,充分利用偏最小二乘回归方法在处理小样本数据,变量多重相关性等方面的独特优势,给出了基于偏最小二乘回归方法的预测模型和军用无人机研制费用的算法步骤.用文献[2]中的数据进行了检验,并与逐步多元回归、反向传播(BP,Back Propagation)和径向基函数(RBF,Radial Basis Function)神经网络法进行了比较,结果表明了偏最小二乘模型的实效性.