基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。     

应用于远程图像监控的四轴飞行器

介绍一种基于5.8G图像传输技术,可以用于森林防火防盗巡逻、电力巡检等情况的四轴飞行器。该飞行器采 用Cortex-M4 架构的STM32 单片机作为主控芯片,以MPU6000 运动传感器、HMC5883L 磁力计来获取无人机姿态位置信 息。主控芯片将传感器所采集的值,利用惯性导航技术和数据融合技术通过四元数运算求出当前的飞机姿态,然后通过PID 算法实现稳定飞行。     

基于改进D*算法的无人机室内路径规划

针对多旋翼飞行器室内无GPS信号时的导航问题,本文采用二维码阵列构建室内定位系统,基于改进D*算法实现无人机室内路径规划,从而实现飞行器在室内的自主导航和避障。基于ArUco二维码设计了地面阵列为无人机提供了全局精确定位信息,使用改进D*算法保证了无人机在飞行过程中能自主进行路径规划和飞行。通过设计实验对改进D*算法进行了数值仿真验证,并在实际无人机的飞行中应用。实验结果证明:所提改进算法较传统D*算法能更好地保证无人机的飞行安全,同时基于二维码阵列的定位方式不但具有较高精度同时成本低易于实现。     

飞行器姿态数据获取的新方法及其应用

在战时,主流的INS/GPS组合导航系统可能失去GPS的修正,姿态数据会渐渐出现漂移甚至慢慢发散,从而威胁无人飞行器的飞行安全;因此,实现低成本高稳定性的飞行器姿态余度系统将有重大现实意义;通过工程实践与研究,该文以飞行器纵向通道为例,给出了某小型无人机通过低成本倾角传感器在整个飞行包线内获取稳定可靠姿态数据的新方法;该方法克服了倾角传感器抗振性能极差的缺点,扩展了倾角传感器的应用领域,并且实现了稳定可靠廉价的飞行器姿态余度系统.     

四旋翼无人机的室内自主飞行控制

为了解决四旋翼无人机在室内等无GPS信号的复杂环境中实现自主飞行的问题,在对四旋翼无人机进行非线性建模的基础上,分别设计了基于反步法结合滑模理论的姿态控制器和基于PID的位置控制器.考虑到激光测距仪高昂的价格,提出一种基于红外传感器和扩展卡尔曼算法(EKF)实现无人机室内自主飞行定位的方法,通过无人机的旋转运动弥补红外传感器每次只能测量单一点距的缺陷.最后,通过仿真验证所设计的控制器和定位算法的性能.Wyfh2结果证明了所设计的四旋翼无人机室内自主飞行方法的有效性和可靠性.     

新息序列驱动的无人机控制系统数据攻击检测

伴随物联网和自主系统的不断发展,信息物理系统的网络安全备受关注.无人机是一种典型的依靠通信和控制系统实现自主飞行的智能装置,其安全性尤为突出.本文针对无人机的状态估计算法,考虑其传感器和控制指令受到数据攻击,提出基于扩展卡尔曼滤波的新息序列状态估计检测方法.首先建立无人机信息物理模型,引入状态估计算法和数据攻击模型.然后,利用新息序列构造标量检测统计量用于数据攻击检测,并针对飞行器机动造成的状态跳变引入负无穷范数,用以降低数据攻击检测的误检率.最后,通过仿真实验验证所提出的检测方法能有效检测不同威胁模式下和状态下无人控制系统的数据攻击.     

基于改进强化学习算法的多无人机智能航迹规划

为实现复杂任务环境中多无人机的自主飞行, 本文采用改进的强化学习算法,设计了一种具有避碰避障功能的多无人机智能航迹规划策略。通过改进搜索策略、引入具有近似功能的神经网络函数、构造合理的立即回报函数等方法,提高算法运算的灵活性、降低无人机运算负担, 使得多无人机能够考虑复杂任务环境中风速等随机因素以及静态和动态威胁的影响, 自主规划出从初始位置到指定目标点的安全可行航迹。为了探索所提算法在实际飞行过程的可行性, 本文以四旋翼无人机为实验对象, 在基于ROS的仿真环境中验证了算法的可行性与有效性。     

基于LabVIEW的四旋翼飞行器姿态监测系统设计

姿态监测是四旋翼飞行器实现正常飞行的主要因素之一,飞控手操控飞行但无法精准地获取实时姿态数据,存在一定的误差且准确性较低;针对以上问题,系统设计采用STM32F103RBT6单片机和MPU9250传感器采集四旋翼飞行器飞行过程中的飞行高度、飞行速度、滚转角以及俯仰角,并将数据传输给上位机LabVIEW软件平台;在虚拟软件平台对四旋翼飞行器的姿态信息进行显示、存储、报警及回放等功能;测试结果表明,姿态监测系统可以实现数据可视化,采集数据的绝对偏差值小于0.5%,提高了四旋翼飞行器姿态监测的准确性,满足了控制小型四旋翼无人机的实际需要。     

一种小型无人机高度定位方法的研究与实现

简要介绍了小型无人机总体架构与自主飞行策略,在此基础上重点阐述了无人机高度测量与控制的硬件设计与软件算法实现.通过一种数据融合算法将GPS、声纳与气压计组成的多传感器高度测量数据处理后融合到GPS/INS组合导航系统中实现无人机的精确姿态控制与轨迹跟踪.实际飞行数据表明,飞控系统的硬件设计与软件算法实现配合良好,能达到预期的飞行效果.     

基于摄像头的输电线无人机自主巡线方案设计

为满足输电线的巡检需求,提高输电线巡检效率、安全性以及自动化程度,提出了一种基于摄像头的输电线无人机自主巡线方案。无人机采用STM32F407为主控制芯片,用黑白摄像头采集输电线与背景的灰度图像信息,然后依次对图像进行二值化、中值滤波和输电线提取处理,规划无人机的巡线路径。此外,无人机还搭配433 MHz无线通信模块,用户可以通过无线手柄远距离遥控。仿真实验表明,此方案能有效地实现无人机自主巡线飞行,为无人机搭载可见光视频采集、紫外成像等装置及进行输电线航拍巡检搭建了良好的平台。     

A Taxonomy of Dirty Data

Today large corporations are constructing enterprise data warehouses from disparate data sources in order to run enterprise-wide data analysis applications, including decision support systems, multidimensional online analytical applications, data mining, and customer relationship management systems. A major problem that is only beginning to be recognized is that the data in data sources are often dirty. Broadly, dirty data include missing data, wrong data, and non-standard representations of the same data. The results of analyzing a database/data warehouse of dirty data can be damaging and at best be unreliable. In this paper, a comprehensive classification of dirty data is developed for use as a framework for understanding how dirty data arise, manifest themselves, and may be cleansed to ensure proper construction of data warehouses and accurate data analysis. The impact of dirty data on data mining is also explored.     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

大数据技术应用与研究的新视角

伴随着人类进入大数据时代,大数据在彰显出巨大应用价值的同时,也凸显出数据可用的科技问题。如何解决数据可用带来的挑战,成为各国政府和学界高度关注的问题。目前,针对大数据的可用性研究刚刚起步,对大数据可用性进行了探讨,并就数据可用性的研究前景进行了展望。     

数据提取、转换和装载技术研究

来自企业操作环境的数据是数据仓库的数据源，通过提取、转换、装载填充数据仓库，对数据提取、转换与装载技术进行了研究与实践。对数据提取、转换与装载要解决的问题进行了详细论述并提出了相应的解决方法，并以MS SQL Server2000为例，介绍了可用于析取数据的一些工具。在此基础上，以电信行业话单数据载入数据仓库为实例，就如何实现各步骤进行了详细说明，提出了在数据提取、转换与装载过程中需注意的一些问题。     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

大数据的一个重要方面:数据可用性

随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、云计算和社交网络等技术的突飞猛进,大数据普遍存在,正在成为信息社会的重要财富,同时也带来了巨大的挑战.数据可用性问题就是大数据的重要挑战之一.随着数据的爆炸性增长,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响,对信息社会形成严重威胁,引起了学术界和工业界的共同关注.近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对大数据可用性问题的研究工作还很少.介绍了大数据可用性的基本概念,讨论大数据可用性的挑战,探讨大数据可用性方面的研究问题,并综述数据可用性方面的研究成果.