基于数据库的收缩型航迹聚类模型仿真研究

针对传统聚类算法只能选取少量数据源进行仿真分析,得到的聚类效果不能真实体现数据流的宏观特征的问题,考虑了海量航迹数据中的离群点检测以及离群点剔除,提出一种新的基于数据库的收缩型航迹聚类仿真模型,将三维空间网格化,建立K-means聚类和层次聚类双重交互算法,对网格中的离群点进行识别并剔除.解决了航迹聚类中的关键技术问题.通过对西北地区3 G海量二次雷达数据的聚类仿真分析,使航迹聚类仿真的耗时从h级降低至s级,并且得到的航迹分布特征清晰,验证了新模型对于海量数据宏观特征提取具有可行性和优越性,模型和算法对全国二次雷达航迹数据仿真具有借鉴意义.     

基于聚类方法提高离场导航精度的可行性研究

为了提高终端区的空域利用效率,探讨提高终端区离场导航精度的可行性是具有重要意义的。通过将从雷达数据中获得的航空器航迹点的坐标信息进行处理、计算,建立了改进的航迹偏差相似度模型,并运用层次聚类法和正态分布参数分析法,分析了使用现有导航设备导航条件下的雷达航迹点数据,证实了在实际的离场飞行阶段,航空器飞行误差远小于现行的导航精度规范规定的导航误差要求,从而证明了提高现有的离场程序的导航精度在一定条件下具有可行性。     

高高原起飞推力限制参数验证飞行航迹研究

起飞推力限制参数验证试飞(lapse-rate take off,简称LRTO)是飞机高高原动力试飞的核心科目之一。该科目在高高原试飞时,需要在高高原机场的最低安全高度(minimum safety altitude,简称MSA)以下飞行。针对高高原起飞推力限制参数验证试飞的飞行航迹设计进行了研究。介绍了扇区最低安全高度的定义和CCAR91部对低高度飞行的适用条款。阐述了航迹设计的基本要求,包括保护区的定义和要求、航迹精度的构成。详细描述了低于扇区最低安全高度飞行航迹的设计方法,包括试飞区域地形数据的获取、航迹绘制的经验总结、航迹的性能校核、模拟机校核和真机飞行时的逐步逼近。以稻城亚丁机场为例介绍了设计完成的飞行航迹在稻城机场应用的情况,包括航迹在实际应用中的超障余度和应用时的气象要求。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

临近空间太阳能飞机能量最优飞行航迹规划方法展望

临近空间太阳能飞机是低速临近空间飞行器中一种极具发展潜力的技术途径，有望成为一个理想的区域通信、中继和运输平台。实现N×24小时能源闭环的超长航时飞行，是发展临近空间太阳能飞机的核心问题，也是形成“区域保持+时间持久”特色能力的关键。能量最优航迹规划方法是解决临近空间太阳能飞机跨昼夜能量闭环难题的有效技术方向。当前临近空间太阳能飞机能量最优航迹规划方法可分为2类：不考虑风场变化的能量最优航迹规划方法和不考虑大范围高度变化的能量最优航迹规划方法。分别对这2类问题的研究成果进行了分析与讨论，考虑不同处理框架给实际工程应用带来的困难与挑战，认为未来应统一考虑太阳辐射、空间高度和风场变化，并融合重力势能与梯度风场对太阳能飞机临近空间持久驻留能量变化的影响，开展基于强化学习框架的太阳能飞机能量最优“通用”飞行航迹规划方法研究。为此，有必要开展临近空间风场环境表征与重构、临近空间梯度风场对太阳能飞机滑翔轨迹能量影响分析、最优飞行航迹示教轨迹生成与分类、基于示教轨迹的太阳能飞机强化学习框架构建等关键技术研究。可为设计太阳能飞机能量最优航迹规划方法提供参考，为规划太阳能飞机研究技术路线提供支撑。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

飞行器多任务在线实时航迹规划

 针对不确定环境中的飞行器多任务航迹规划问题展开研究,提出了一种基于飞行路线图的两阶段航迹规划框架,航迹规划分成学习和查询两个阶段,环境信息和飞行器约束条件分阶段体现。在该框架下,通过采用一种混合多任务动态航迹规划方法,分别在稀疏路线图上实时搜索初始航迹和在精细路线图上启发式搜索后备航迹,能够在具有预先未知威胁、可变飞行任务的战场环境中实时生成三维航迹。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

基于划分检测模型的终端区异常轨迹检测方法

针对异常轨迹对轨迹聚类效果的影响以及给进离场程序管制适用性的量化分析提供分析数据的考虑,在结合数据挖掘中异常检测理论的基础上,利用划分检测框架及将距离和密度结合起来,设计了一种有效检测算法,运用到终端区飞行轨迹的异常检测当中,检测出飞行轨迹中的异常轨迹,从而改善轨迹的聚类效果。实例仿真结果表明：方法可以准确地检测出异常轨迹。     

用圆弧样条计算地形跟随技术中的期望航迹

从地形外形的采样数据设计飞机贴地飞行的期望航迹,然后由相应的最优控制器使飞机按此航迹飞行,这一地形跟随技术中的最优控制算法,日益得到重视和发展,并应用在综合地形跟随/回避技术中。 本文提出了采用圆弧样条计算期望航迹的方法,在几十种地形情况下进行了对比研究,证明是可行的。明显地减少了期望航迹计算的工作量,增加了系统实时计算的可能性。     

液氢推进剂预冷却空气涡轮冲压发动机性能模拟

为提高常规空气涡轮冲压发动机性能并扩展工作范围,加入液氢预冷系统,使用液氢作为预冷剂及推进剂,建立了使用液氢作为燃料的预冷空气涡轮冲压发动机性能计算模型。在给定航迹和调节计划下计算并分析了高空高速、低空低速下发动机的性能。仿真结果显示加入预冷器、使用液氢作为燃料可以极大的扩展ATR发动机的工作范围,并在整个飞行包线内极大的提高了ATR发动机的性能。     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

航空发动机实时寿命监视及数据处理方法研究

ＡＥＲＯＥＮＧＩＮＥＬＩＦＥＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧＡＮＤＲＥＡＬ－ＴＩＭＥＤＡＴＡＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＨｅＪｉｎｇｌａｎ，ＨｏｎｇＪｉｅ，ＬｉＱｉｈａｎ（４ｔｈＤｅｐｔ．ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕ...     

微波空间定位系统及在飞行试验中的应用

介绍“微波空间定位系统”及其在飞行试验中的应用，该系统达到的定位和测速精度与电影经纬仪相近，比雷达高，便携式的ＫＤＣＣ系统，体积小，重量轻，使用维护简单，是一种具有高经济效益的飞机航迹测量系统。该系统可用于飞机性能，操稳和系统试飞的测试，也可推广用于某些制导武器的弹道测试。已成功地在飞机的飞行试验中应用。该系统的研制成功，将为提高校准精度，降低试飞成本提供一种有效的手段。     

仿真飞行轨迹的设计及应用

由于全面真实的飞行轨迹数据很难获取,而捷联惯导系统性能测试又必须要有飞行轨迹数据和惯性器件的输出作为基础,为此,介绍了一种仿真飞行轨迹的设计方法,将飞机飞行过程分解为若干基本运动状态,并建立了相应的模型,可根据实际需要组合各种基本运动状态构成一条完整的飞行轨迹.据此设计了一条仿真飞行轨迹并对该轨迹进行了应用仿真.结果表明,此法不仅能够较好地模拟飞机的实际飞行状态,更能有效地测试捷联惯导算法的精确性和可靠性,应用效果令人满意     

An unsupervised classification method of flight states for hypersonic targets based on hyperspectral features

In response to the challenges of aerospace defense caused by the rapid development of hypersonic targets in recent years, the research on the unsupervised classification of flight states for hypersonic targets is carried out in this paper, which is based on the Hyperspectral Features (HFs) of hypersonic targets covered with plasma sheath during high-speed flight. First, a new concept of the super node is defined to improve classification accuracy by alleviating the intraclass variability of HFs. Then, the frequency domain information of the curve of HFs is utilized to reduce the feature redundancy according to the prior theoretical knowledge that the fluctuation characteristics of HFs of the same flight states are similar. Finally, an unsupervised classification method based on the Density Peak Clustering (DPC) for HFs is designed to class flight states after eliminating the impact of intraclass variability and feature dimension redundancy. The proposal is compared with the traditional classification algorithms on simulated hyperspectral data sets of typical flight states of the hypersonic vehicle and an actual-observation hyperspectral data set. The results indicate that the performance of our proposal has competitive advantages in terms of Overall Accuracy (OA), Average Accuracy (AA) and Kappa coefficient.     

一种基于 KFCM的 SVM遥感图像机场目标分类算法

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。     

基于空间多特征综合推理的航迹航路关联

针对航迹分类问题,研究了基于空间多特征的综合推理在航路判读中的应用。首先根据空管系统对航路以及飞机飞行的要求,对航迹航路相关问题进行建模。然后根据已知的传感器系统输出的目标特性(位置,航向)与已知的多个航路信息分别进行相关度计算,构造基本信任函数,通过对其融合,得到目标单特征识别结果。其中,通过合理地引入复合类,实现了对目标类别的广义信任分类。建立了多特征折扣融合算法,对多特征基本信任函数进行折扣后再融合,得到目标多特征识别结果。仿真结果以及空管实际数据测试表明:该算法不仅可以实现航迹分类,同时可以有效地降低分类的错误率。