基于低空空域适用性的ADS-B数据链研究

通过分析ADS-B三种数据链的特性,选出适用于低空空域的数据链模式。ADS-B数据链分为1090ES模式、UAT模式和VDL-4三种,使用国际上通用的三种评价体系评估了ADS-B的三种数据链的特点,根据其特点选择适用于低空通用航空监视的UAT模式,作为低空空域开放之后的主要数据链模式。最后,通过实例验证该数据链在低空空域监视中的应用效果,为我国低空飞行ADS-B数据链提供理论和实践基础。     

考虑关键点流量限制的多机场协同地面等待模型（研究生论坛稿件）

为了在流量控制结束后能加速延误波消散,提出了考虑关键点流量限制的多机场协同地面等待模型,对多个机场的出发流进行了协同优化,在减少流量控制所影响的航班延误波的同时,兼顾其他相关机场的出发流正点率,其中,设计了地面等待问题的分组原则、优先因子确定算法等。该模型考虑了不同航班的延误费用不同,还考虑了有后继任务的航班延误产生的累积损失。实验结果证明,与先来先服务相比较,本模型总延误时间减少11.5%,总延误损失减少9.5%,并能根据容量受限空域入界间隔、起飞机场起飞间隔的变化,得到不同的地面等待方案,体现了本文模型的灵活性和优化性。     

基于特征融合的随机森林飞机尾流识别

为提高民航运输的高效性和安全性,利用随机森林模型,结合多普勒激光雷达技术,提出一种基于径向速度极差特征和边缘轮廓特征融合的方法,实现对飞机尾流的准确识别。将在双流机场采集的数据样本进行速度极差特征提取,同时将样本数据映射成灰度图,通过形态学梯度提取图像轮廓特征,再将二者融合,并以此构建随机森林尾流识别模型,最后进行对比实验。实验结果表明,特征融合后随机森林模型的分类准确率、精确率、召回率、F1-score分别为95.8%、87.3%、89.4%、88.4%,高于单一特征方式和决策树模型识别结果。本文提出的方法能够对具有复杂背景风场中的尾涡进行检测。     

侧风影响下航空器尾涡LES数值模拟

为保障航空器运行安全、提高飞行效率,用ICEM CFD 和Fluent软件采用大涡模拟（LES）方法对不同侧风下航空器进场尾涡进行数值模拟,研究进近阶段侧风对尾涡的影响。本文阐述了大涡模拟的原理,构建了空客A330-200机翼的构型和高网格质量的计算域,并模拟仿真飞机在无侧风条件下和侧风分别为3、5 、7 m/s的尾涡,量化分析侧风对尾涡演化规律和扩散趋势的影响。结果表明,侧风越大,尾涡的耗散速度越快 ,并且侧风对下风涡的影响大于上风涡。     

基于细分着色的飞行仿真地形建模方法

针对飞行仿真中大地形数据量大、细节丰富导致的渲染负载重、帧率不稳定问题,提出一种基于细分着色的地形建模方法。该方法以几何裁剪图为框架构建视点相关的多分辨率地形结构。首先,在CPU中生成若干个细分控制点并存入顶点缓存。每层几何裁剪图根据顶点缓存中的细分控制点在索引缓存中生成能够表示几何裁剪图结构框架和状态的索引点,经CPU传至GPU。其次,在GPU读取索引点后通过细分着色器生成自适应三角形面片。在渲染循环的更新阶段,仅需对几何裁剪图的变化区域进行索引点替换,可完成几何裁剪图的状态切换。最后,按照自内向外的顺序,依次对每层（最内层除外）几何裁剪图的内侧边（与下一层的共享边）进行增加细分着色控制点的操作,从而增加内侧边三角形面片,使其与内层几何裁剪图相对应,消除几何裁剪图相邻层次间因分辨率不同引起的“裂缝”现象。实验证明,该方法能充分利用显卡硬件的最新特性,在实时渲染中减少CPU向GPU传输的顶点数量,使渲染负载相对平衡,提升渲染效率和地形实时漫游的帧率稳定性,并提供一种简单有效的“裂缝”消除方法,在保证大地形细节真实程度的同时,满足飞行仿真中对大地形绘制实时性与稳定性的要求。     

基于非线性量化概率模型的弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪问题,提出一种基于非线性量化概率密度模型匹配的快速跟踪方法。首先分析了红外弱小目标的灰度特性和多帧运动相关特性,引入α-β滤波对红外目标进行运动相关跟踪,并预测下一帧图像中目标的质心位置,然后提出一种适合红外弱小目标的非线性量化概率密度模型,通过在预测邻域内进行模板匹配来跟踪真实目标。实验结果表明该方法用于红外弱小目标的跟踪精度和处理速度明显优于现有算法,工程意义显著。     

基于大气散射模型的航空场景实时渲染算法

针对航空仿真系统视景渲染真实性和实时性的问题,提出一种基于大气散射物理模型的室外场景实时渲染方法.首先,根据瑞利散射和米氏散射构建基于地球椭球体的大气散射数学模型,通过预先渲染并将渲染结果保存至纹理以便实时绘制调用;其次,利用基于密度积分的方法进行雾霾效果的模拟,并利用柏林噪声实现雾霾的动态变化效果;最后使用高动态范围技术优化渲染图像.实验结果表明,上述算法适用于场景分辨率较高的航空场景仿真,能够提供帧率稳定、逼真的实时场景渲染画面.     

重大灾害条件下的航空应急救援效率研究

分析了当前航空应急救援效率低下的原因,提出了建立以民航管理体系为背景的三层应急救援体系,研究了该体系下的救援指挥点与灾区的救援航空器分配算法,以及实施航空救援的航线设计算法和航空器飞行算法,为重大灾害条件下的应急救援预案的建立奠定了核心基础.同时,提出并实现了基于高精度等高线地图的航空救援指挥辅助系统.该系统可为飞行员提供灾区的地理和气象信息,并结合Google Earth的飞行演示功能在预定的航线上进行模拟飞行;让飞行员熟悉整个航空救援过程,极大地提高了航空救援的效率和安全性.     

呼叫中心智能排班系统关键技术

分析学习率和训练精度对BP神经网络训练最大次数、收敛时间和话务量预测精度的影响;根据呼叫中心历史话务量数据的日变化特点,提出并验证采用分时间段多次调用BP神经网络模型的方法比整体预测所得话务量预测结果精度更高;基于话务量预测结果,使用Erlang-C公式进行坐席数预测,结合呼叫中心的典型班次、设定的服务水平等参数进行坐席数曲线拟合,得到每个典型班次对应的话务员数量;开发呼叫中心智能排班系统,通过合理的排班实现大型呼叫中心资源的合理配置。