航空AES数字接收机关键技术的研究与实现

作者： 姚彬   来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据传输   信号处理   软件无线电   航空通信  

描述： 本文对航空AES数字接收机关键技术进行了研究。文章介绍了INMARSAT航空系统的组成和信道类型，分析了软件无线电的特点、基本结构和关键技术。结合航空AES的P信道具体技术指标要求，从工程实际应用的角度出发，通过对软件无线电在中频数字接收机中的应用进行研究，提出了一种用软件无线电思想进行设计的航空AES宽带中频数字接收机方案。重点研究了中频数字接收机中的中频处理模块和载波同步模块这两种关键技术，并对其关键的模数转换器(ADC)、数字下变频器(DDC)、载波频率和相位同步进行了算法研究和实践分析，建立了一种宽带中频数字化软件无线电接收机使用模型，取得了一定的研究成果和使用价值。

航空AES数字接收机关键技术的研究与实现

作者： 姚彬   来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据传输   信号处理   软件无线电   航空通信  

描述： 本文对航空AES数字接收机关键技术进行了研究。文章介绍了INMARSAT航空系统的组成和信道类型，分析了软件无线电的特点、基本结构和关键技术。结合航空AES的P信道具体技术指标要求，从工程实际应用的角度出发，通过对软件无线电在中频数字接收机中的应用进行研究，提出了一种用软件无线电思想进行设计的航空AES宽带中频数字接收机方案。重点研究了中频数字接收机中的中频处理模块和载波同步模块这两种关键技术，并对其关键的模数转换器(ADC)、数字下变频器(DDC)、载波频率和相位同步进行了算法研究和实践分析，建立了一种宽带中频数字化软件无线电接收机使用模型，取得了一定的研究成果和使用价值。

基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

作者： 李丹   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   陆空通话复诵校验   深度学习   双向长短时记忆神经网络  

描述： 基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

基于深度学习的飞机乘员应急撤离行为特征分类研究

作者： 纪乾   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度学习   应急撤离   行为特征   仿真模型  

描述： 基于深度学习的飞机乘员应急撤离行为特征分类研究

基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

作者： 李丹   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   陆空通话复诵校验   深度学习   双向长短时记忆神经网络  

描述： 基于深度学习的陆空通话复诵校验方法研究

基于深度学习的飞机乘员应急撤离行为特征分类研究

作者： 纪乾   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度学习   应急撤离   行为特征   仿真模型  

描述： 基于深度学习的飞机乘员应急撤离行为特征分类研究

基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

作者： 尹玥   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   万有引力算法   故障诊断   Elman神经网络  

描述： 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

作者： 尹玥   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   万有引力算法   故障诊断   Elman神经网络  

描述： 基于Elman神经网络的航空发动机故障诊断研究

基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究

作者： 张志辉   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 受限制玻尔兹曼机   声学模型   深度学习   民航陆空对话   语音识别  

描述： 民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。

基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究

作者： 张志辉   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 受限制玻尔兹曼机   声学模型   深度学习   民航陆空对话   语音识别  

描述： 民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。