基于无迹卡尔曼滤波的飞行航迹预测方法研究

为了解决现有的航迹预测方法预测精度和稳定性不足的问题,在已有的历史航迹数据的基础上,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的飞行航迹预测模型.根据已知航班的部分航迹点构建航空器运动观测方程和状态方程,并通过无迹卡尔曼滤波完成航迹预测,面向所得数据和原始数据展开误差比较分析,检验算法及预测过程准确性.研究结果表明,通过上述算法进行飞...     

飞行计划冲突预探测算法研究

对飞行计划冲突预探测进行了彻底的研究,给出了相应的预探测算法。在对各种冲突类型进行研究的同时,针对航迹交叉时横向间隔的冲突探测——预探测中最困难的问题,给出了相关的探测模型,结合严密的数学理论推导,得出相关的求解公式,全面地解决了该问题。当冲突存在时,该算法确定地给出冲突时间段和冲突的航路段。实践表明,该算法是非常有效的。     

基于航路段相关的飞行冲突探测方法研究

调配航路飞行冲突是民航空管ATC区域管制的一项重要课题。文章从分析空管雷达航迹和航路之间的关系出发,提出了基于航路段分析调配航路飞行冲突的一种有效的解决方案。     

基于球形边界的ATC飞行冲突概率预测

文章根据ICAO的飞行规则对飞行器的飞行冲突进行了较详细的理论分析,将该飞行冲突过程分成两个阶段即航路巡航阶段和离场起飞、进近着陆阶段,通过简化飞行边界条件和飞行冲突状态,分别推导给出了该两个阶段需要的三维飞行冲突预测解析运算模型。该飞行冲突预测解析运算模型运算量明显得到减少,并利用Monte-Carlo仿真算法验证了该算法的精确度和可行性。     

基于改进卡尔曼滤波的四维飞行航迹预测模型

为解决空气动力学模型在四维飞行航迹预测中存在的参数过多、预测精度偏低等问题,提出了一种对预测模型中的系统噪声进行实时估计的改进卡尔曼滤波（IKF)算法。首先,对雷达数据进行处理,根据航空器飞行中航向、航速进行速度转换;然后,采用传统卡尔曼滤波(KF)算法和IKF算法分别建立航迹预测模型;最后通过同一实例计算,比较两种算法在X、Y、Z方向上的预测偏差,取偏差小者为优。实验结果表明：IKF算法在X、Y方向上的预测偏差比KF算法分别降低了17.65%和98.03%,而Z方向上采用KF算法有较小的预测偏差。此外,针对IKF算法进行不同时间间隔的预测分析,在进场飞行程序的保护区宽度(9.46km)范围内,预测间隔可以增大至20s。     

ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法

随着空中飞行流量日趋增大,飞行器自由飞行过程中发生碰撞的可能性也越来越大,针对飞行器周围空域进行合理划分,给出了一种基于ADS-B信息的球状模型飞行冲突探测算法.该算法结合ADS-B的原理和特点,运用球状模型取代圆柱体模型对飞行器周围空域进行建模,然后进行冲突目标初选,对可能发生冲突飞行器的位置、航迹交叉点、距离进行计算并预估到达时间,与门限值比较判断能否发生碰撞,最后,对算法进行仿真.结果验证:算法能够更准确并且快速地完成冲突探测,并对驾驶员发出冲突告警,对防止飞行冲突的发生具有积极作用.     

基于非线性回归的目标航迹预测算法

基于非线性回归对目标航迹进行准确预测是实现目标跟踪的基础。针对传统的卡尔曼滤波在目标行为发生较快变化时航迹预测精度降低的问题,本文提出了一种改进的卡尔曼滤波算法对目标航迹进行预测。该方法结合了目标的实际运动情况,根据预测值和真实值的实时偏差调整滤波过程,将系统方差矩阵转换为可变量,从而可以解决当目标行为明显变化时传统方法预测精度低的问题。实验结果表明,在目标行为状态发生变化的情况下,提出的算法均可以实现对目标航迹的速度、方向和转向角的精准预测。     

飞行计划的航迹预测与航迹配对在ATC中的应用

本文介绍了在民航ATC系统中,基于飞行计划的三阶段飞行模型的航迹预测方法,以及方向距离相关法的航迹配对方法.并对算法进行仿真.结果满足系统需求.     

基于可信度的航迹融合

本文提出了一种基于可信度的数据融合的航迹处理方法。该方法基于各雷达提供的信息的相对可信度,对不同航迹分别建立多雷达可信度判断矩阵,求得各雷达对该目标的可信度,进而求得各雷达的综合可信度。根据雷达的可信度,采用可信度高的雷达所获取的航迹信息进行卡尔曼滤波,获得每条航迹的最佳估计值。然后对多部雷达滤波后的数据进行线性加权融合处理,最终得到唯一航迹。     

用于自由飞行冲突探测的Delaunay方法

简要介绍了Delaunay方法,这是广泛用于计算流体力学中的非结构网格生成方法之一。为便于实际应用,本文将自由飞行条件进行了合理的简化,然后详细论述了Delaunay方法用于冲突探测的数据处理过程。该方法能同时探测多架飞机之间发生的冲突和潜在冲突,减少不必要的距离探测,从而减少了计算量。最后通过对空域内的若干架飞机的飞行进行仿真模拟,证明了该方法进行冲突探测的有效性。     

基于CUDA的塔台模拟机冲突检测算法

塔台模拟机冲突检测算法是一种耗时大的并行算法。针对其导致塔台模拟系统核心服务器CPU负担过重的缺点,在常用冲突检测算法的基础上,提出一种基于统一设备构架（CUDA）的塔台模拟机冲突检测实现方案。首先介绍GPU并行运算的体系结构基础,并将基于卡尔曼滤波的目标物体跟踪技术的分层冲突检测算法移植到GPU。然后利用相同价格的CPU和GPU对比运算效果。实验结果表明：与相同算法的CPU实现方案相比,GPU实现方案将计算效率提高10～50倍。使用此方案,极大地减轻了核心服务器的负担,使塔台模拟机的性能得到质的提高。     

航迹预处理中废点的检测和处理方法

在雷达数据的远距离传输过程中,由于信道的噪声干扰或者其他原因,会引起信号的传输错误。这就会形成航迹废点。针对某分布式系统的设计要求,具体讨论了如何检测废点,以及检测到废点之后的处理方法。     

飞行冲突的判定模型及其在冲突避免中的应用

在军、民用飞机的飞行中，保证飞机间的安全间隔始终是确保飞行安全需要首先考虑的问题。该文以现行的飞行间隔规定为基础，以星基导航设备的使用为前提，构建了飞行冲突的判定模型——一个由保护区，警戒区组成的双层保护区域；并在对飞机之间的水平间隔和垂直间隔分别计算的基础上，实现了飞行冲突的检测算法。飞行冲突的检测算法可以提供详细的信息：何时不存在冲突；何时存在冲突；何时冲突已经发生；何时不存在冲突但存在警告，而不仅仅是给出一个判断结果。最后以该模型和算法为基础，应用遗传算法解决飞行冲突，取得了良好的效果。     

融合异常检测与随机森林的微博转发行为预测方法

针对目前微博转发行为预测具有的特征选择任意性、准确率不高的问题,提出了融合异常检测与随机森林的微博转发行为预测方法。首先,提取用户基本特征、博文基本特征、博文内容主题特征,并基于相对熵计算用户活跃度、博文影响力;其次,通过结合过滤式与封装式特征选择方法筛选出关键特征组;最后,融合异常检测与随机森林算法,依据筛选后的关键特征组进行微博转发行为预测,并利用袋外数据误差估计设置随机森林中的决策树和特征数。在真实新浪微博数据集上与基于逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、随机森林等算法的微博转发行为预测方法进行实验对比,结果表明所提方法的预测准确率(90.5％) 高于基准方法中最优的随机森林方法的预测准确率,同时验证了特征筛选方法的有效性。     

强抖动环境下的接口冲突检测模型

在战地通信系统信号检测的研究中,对接口的冲突进行检测,保证设备的正常运行.战地环境多是伴随爆炸、强震动等强抖动环境,强抖动的外部环境对接口的信号形成了较大的外部干扰,使得接口的冲突信号与外部信号形成了纠缠,并且伴随高度的相似性特征.传统的通信接口检测方法无法应对高度相似的信号进行分类,检测的盲目性也随之增加,降低了接口冲突检测准确度.提出利用通信数据量预测的战地强抖动环境下接口冲突检测方法.对通信接口的数据量进行分时段预测,针对当前时间间隔内通信接口冲突的概率进行计算,根据计算结果设定不同的过滤器,最终得到通信接口冲突避免时的最优结果,实现了战地强抖动环境下通信接口冲突检测.试验结果表明,利用改进方法进行战地强抖动环境下的作战单元通信接口冲突检测,能够有效提高检测的准确率.     

基于ARM小型直升机飞控系统设计与实现

介绍基于ARM7某型直升机自主飞行控制系统的设计及实现;先简要说明飞控系统的ARM硬件实现和软件架构,然后在该INS基础上,设计并实现扩展卡尔曼滤波器,融合INS数据以准确获得飞机姿态角;进一步设计实现基于位置和速度跟踪的飞行控制器,通过对飞机位置和速度的规划,实现飞机的多任务、长距离飞行任务;地面测试和试飞表明该飞控系统达到设计的要求,性能稳定。     

一种基于屏蔽码的ABAC静态策略冲突与冗余检测算法

针对基于属性的访问控制模型(Attribute-Based Access Control,ABAC)存在的静态策略冲突及冗余问题,提出了一种基于属性集有序化及二进制屏蔽码的静态策略冲突检测算法。该算法能够检测出全部的静态冲突,相对于目前典型的暴力算法与属性分割算法,降低了时间复杂度和空间复杂度;同时支持属性的新增及策略的新增或删除,能够更好地满足现代复杂网络环境的要求。     

网络安全策略求精一致性检测和冲突消解机制的研究

通过对基于策略的网络安全管理的研究,分析了现有网络安全策略冲突检测和消解方法存在的不足.基于策略求精的思想和安全策略冲突分类技术,建立基于策略的网络管理安全级模型,并用扩展的XACML语言加以描述.根据策略行为间的关系,采用知识推理技术,动态分层地对相应安全级策略进行一致性自动检测和实时冲突消解,使其具有良好的可重用性...     

基于CKF的GPS定位误差估计及故障检测

针对卡尔曼滤波(KF,Kalman filter)算法无法解决非线性系统估计的问题和扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法在GPS卫星导航定位误差估计中存在的线性化误差大、需求解繁琐的Jacobian矩阵等问题,将较新型的卡尔曼滤波算法——容积卡尔曼滤波(CKF,cubature Kalman filter)应用于GPS定位计算,在算法精度上与KF和EKF算法进行了比较,并利用定位误差进行GPS故障卫星的检测.利用实测导航电文数据进行实验,结果表明:CKF用于导航定位估计不仅精度高,而且实现简单,无可调参数,性能明显优于KF和EKF,并可进一步用于故障检测.     

基于Kalman滤波的谐波电流实时检测仿真分析

谐波电流的实时检测是有源电力滤波器实现的关键,数字化的实现引入了一定的时间延迟,影响了其滤波效果。将三相谐波电流进行Clark坐标变换到两相正交坐标系中,利用Kalman算法对系统进行建模,检测出各次谐波电流的幅值和相角。通过选取合理的Kalman状态变量,运用简单的代数运算向模型中增加了一个相位补偿角,来消除延时的影响。最后,利用Matlab进行仿真实验,验证了该方法的有效性和正确性。