基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

基于导波-高斯混合模型蒙特卡罗迁移度量的结构损伤定量化诊断方法研究

在线准确定量诊断飞行器结构疲劳裂纹损伤对于保证结构安全、降低维护费用具有重要意义，为了提升复杂服役条件环境下结构损伤定量化诊断的可靠性，本文提出了一种导波-高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）蒙特卡罗迁移度量的损伤定量化诊断方法。首先建立表征结构不同状态下导波特征概率分布的GMM，再通过大数据随机采样的蒙特卡罗方法计算监测状态GMM相对于基准GMM的迁移距离，该方法在避免了复杂积分计算的同时，能够更准确地计算GMM的迁移距离，实现复杂服役条件下损伤扩展的准确定量化追踪诊断。选取重要飞行器耳片连接结构进行了孔边裂纹监测，有效实现了裂纹定量化监测，结果表明，相比传统的最小匹配迁移距离计算方法，本文提出的方法使裂纹定量化精度提高了29%。     

基于CBTA的飞行签派员情景意识评价体系构建研究

为了更好的评价签派员的情景意识，以胜任力模型为基础，首先应用情景分析法分析影响签派员情景意识的各项因素，再利用德尔菲法构建签派员情景意识评价模型，最后使用层次分析法确定权重。研究得出，团队之间的协作交流在签派工作的情景意识中占据着关键因素，其次是工作时注意力集中程度、对当时航班的了解程度以及外界环境。此模型不仅可以更好的在情景意识上对签派员提供科学合理的评价，对后续培训更具指导性，能为选拔人才提供更合理的依据，从而更好地保障航空公司运营的安全性和高效性。