北斗GBAS着陆系统信号覆盖评估方法

提出了北斗地基增强系统(Ground-based Augmentation Systems, GBAS)的着陆系统(GBAS Landing System, GLS)信号覆盖评估方法, 从卫星对地覆盖及甚高频数据广播电台(VHF Data Broadcast, VDB)信号覆盖两方面进行评估.卫星对地覆盖评估中首先利用网格点分析法和视函数法评估卫星对地覆盖重数及4个覆盖性能指标:覆盖百分比、最大覆盖间隙、平均覆盖间隙及时间平均间隙, 然后从用户角度分析卫星覆盖问题(卫星可见性). VDB信号覆盖评估中, 对电磁波传播过程综合考虑了地球曲率及地形影响.另外, 综合考虑目标机场的卫星可见性及VDB信号覆盖范围, 结合美国联邦航空管理局规定的VDB信号最小覆盖空域, 给出了本文评估方法在VDB选址中的应用.仿真结果表明该方法可以合理确定北斗GLS信号的覆盖情况及VDB位置.     

极点均值型经验模式分解及其去噪应用

使用经验模式分解（EMD）对信号进行去噪时,由于EMD 本身会产生模态混叠,往往很难将噪声完全分离。针对这一问题,提出了一种新型的极点均值型EMD 方法,并且给予固有模态函数（IMF）一个新的定义。首先,将相邻极点平均以求得均值包络,然后迭代相减进而获得IMF。最后用原始信号减去分离出的高频IMF 实现去噪。随机信号仿真以及激光雷达回波信号去噪实验表明,该方法与EMD 分解相比,可以更好地将噪声分离,有效地抑制模态混叠,更可以极大地减小均方误差。因此,极点均值型EMD 拥有很好前景。     

基于用户协作的小区间干扰抑制方案

以长期演进（LTE）上行链路单载波频分多址（SC-FDMA）传输方案为基础,提出了一种基于用户协作的小区间干扰抑制传输方案。该方案采用译码转发中继工作方式,位于相邻小区边缘的两用户互为中继相互协作,在3个时隙内完成用户终端到基站的信息传输。仿真研究表明：该方案能够有效抑制小区间用户共信道干扰,同时充分利用用户协作所提供的空间分集增益提高小区边缘用户链路传输可靠性。此外,该方案所采用的块空时分组编码（B-STBC）能够很好地保持用户终端发射信号的低峰均比特性。     

基于ADS-B的飞机防撞算法

面对飞行流量持续快速增长,民航空域资源日益短缺,对冲突飞机进行有效的解脱,是避免飞机间发生碰撞的关键技术。对飞机保护区域进行合理建模,给出一种基于广播式自动相关监视（ADS．B）技术的冲突解脱算法,该算法有效利用ADS．B的数据精度高、更新快的特点,从水平方向上给出“保向变速”与“保速变向”两类解脱策略,从垂直方向上给出“爬升”和“下降”两种解脱策略。把飞机的水平速度、航向和垂直速度作为控制变量,通过计算冲突解脱的边界条件获得控制变量转换时间,从而找到可行的解脱方法。仿真结果表明,对于同一飞行冲突情形,并不是所有的冲突解脱策略都是可行的,但是对于可行的冲突解脱策略,需要由飞行员根据当时的具体情况去决定哪种解脱方式是最优的。     

手指静脉图像感兴趣区域提取方法研究

研究了一种手指静脉感兴趣区域(ROI)的定位与提取方法,以解决手指在采集静脉图像时的随机运动对手指静脉识别结果的影响。通过计算手指轮廓线的主方向和末节关节腔位置对手指摆放位置的随机变化进行校正,并初步定位分割出手指静脉感兴趣区域。运用迭代优化方法实现手指静脉感兴趣区域分割结果的精确提取。在小型数据集上进行实验的结果表明:该方法得到的感兴趣区域具有较好的聚类特性。说明该方法能够有效地从同一手指姿态变化的多幅静脉图像中定位并分割出相似度较高的感兴趣区域。     

基于小波矩的改进遗传算法风切变识别

针对采用三次B样条小波矩提取的低空风切变图像的形状特征,提出了一种改进的遗传算法(GA)用于微下击暴流、低空急流、侧风以及顺逆风4种风切变的类型识别中。该算法中自适应交叉概率仅考虑了进化代数的影响,而变异概率强调个体与群体适应度的作用,使得在均匀把握群体演变方向时,极大程度地丰富种群的多样性。对由此改进算法选取的最优特征子集,采用三阶近邻分类器进行分类识别。实验结果表明,该自适应遗传算法操作方向性强,能快速收敛到全局最优解,稳定地提取出最优特征子集,最终使低空风切变的平均识别率达到97%以上,获取了较好的识别效果。     

基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法

为了解决航空物联网信息采集领域RFID标签估算方法存在的估算精度和运算量之间的矛盾,以及标签读取过程随机性所导致的估算方法性能不稳定的问题,结合粗估计的快速、精估计的准确和二次估计算法性能的稳定性,提出一种基于粗精二次估计的RFID标签数目估算方法。首先,对帧时隙ALOHA算法标签读取过程进行建模,分析得出碰撞时隙中的平均标签数目和碰撞时隙所占比例之间的数学模型;然后,基于上述数学模型进行标签数目粗估计,评估粗估计值是否需要进行二次精估计。在二次精估计中,将粗估计值作为先验知识,采用基于先验知识的最大后验概率（MAP）估计算法提高估算准确度,相比原始后验概率估计算法的搜索范围可减少90%。仿真实验表明,基于粗精估计的RFID标签数目估算平均误差为3.8%,估算方法性能稳定性显著提高,运算量大幅下降,可有效地应用于航空物联网信息采集过程。     

基于WVD的机载相控阵雷达机动目标检测及参数估计方法

该文提出了一种基于魏格纳分布(Wigner-Ville Distributed, WVD)和重构时间采样(Reconstruction timesample, RTS)的空中机动目标检测和参数估计方法。该方法首先利用雷达回波的空域采样来重构时域采样,相当于增加了单个阵元的脉冲采样点数,然后再对重构后的数据进行WVD变换来估计目标的参数。该方法能够在方位信息未知,脉冲数较少的情况下有效地实现对机动目标的检测与参数估计。仿真结果验证了该方法的有效性。      

基于地形可视性分析的机载气象雷达地杂波剔除方法

针对机载气象雷达工作于气象模式时的地杂波抑制,该文提出一种基于地形可视性分析的时域地杂波剔除方法。该方法根据可视性判断原理,分析机载雷达可视域地面点的下视角分布的规律,利用其计算雷达波束触地的位置,然后将触地距离单元的回波剔除,从而抑制地杂波。仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别

为了更好地对人体动作的长时时域信息进行建模,提出了一种结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别算法。首先,利用双向顺序池化算法来构建时序动态图,实现视频从三维空间到二维空间的映射,用来提取动作的表观和长时时序信息;然后提出了基于inceptionV3的双流卷积网络,包含表观及长时运动流和短时运动流,分别以时序动态图和堆叠的光流帧序列作为输入,且结合数据增强、模态预训练、稀疏采样等方式;最后将各支流输出的类别判定分数通过平均池化的方式进行分数融合。在UCF101和HMDB51数据集的实验结果表明:与传统双流卷积网络相比,该方法可以有效利用动作的时空信息,识别率得到较大的提升,具有有效性和鲁棒性。