基于ADS-B的航空器测高系统误差评估方法

作者： 金开研   朱衍波   许有臣   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： ADS   B　　测高学系统误差　　核平滑　　混合正态分布　　模型拟合  

描述： 针对基于ADS-B数据的航空器高度保持性能监控中测高系统误差准确评估问题,提出了基于核平滑和混合正态分布模型的数据平滑和拟合分析方法。提出了ADS-B信息低分辨率高度数据的核平滑方法,通过比较分析得到了数据平滑的最优窗宽,基于实测数据的分析证明了该方法对于航空器测高系统误差评价的有效性。针对航空器使用的两套独立的测高学设备具有不同的高度保持性能分布特征的问题,提出了基于混合正态分布模型的拟合分析方法,实测结果表明该方法可以准确拟合航空器测高系统误差的双峰特征。本文所提出的方法已经在我国RVSM航空器高度保持性能的实际分析中使用,分析结果满足国际民航组织的相关要求。

基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证

作者： 刘海涛   冯景勃   李冬霞   王磊   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多普勒频移的改变量   S检验   B   星基ADS   位置验证   k   定位误差  

描述： 星基广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast， ADS-B)是实现广域范围内航空器监视的重要技术手段。为解决星基ADS-B系统存在的虚假目标干扰问题，提出一种基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证方法。首先，建立星基ADS-B位置消息验证系统模型，理论分析给出空天链路多普勒频移改变量的计算方法，并采用柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov，k-s）检验方法以识别虚假ADS-B消息，最后通过计算机仿真验证所提出方法的正确性和有效性。研究表明：所提出方法的检测概率达到97.75%以上，漏警概率低于4.50%，此外只需单颗低轨道卫星，并且对航空器和卫星的定位误差不敏感。

基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证

作者： 刘海涛   冯景勃   李冬霞   王磊   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多普勒频移的改变量   S检验   B   星基ADS   位置验证   k   定位误差  

描述： 星基广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast， ADS-B)是实现广域范围内航空器监视的重要技术手段。为解决星基ADS-B系统存在的虚假目标干扰问题，提出一种基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证方法。首先，建立星基ADS-B位置消息验证系统模型，理论分析给出空天链路多普勒频移改变量的计算方法，并采用柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov-Smirnov，k-s）检验方法以识别虚假ADS-B消息，最后通过计算机仿真验证所提出方法的正确性和有效性。研究表明：所提出方法的检测概率达到97.75%以上，漏警概率低于4.50%，此外只需单颗低轨道卫星，并且对航空器和卫星的定位误差不敏感。

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

作者： 李广帅   苏娟   李义红   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R   CNN   上下文信息   Align   浅层特征增强   Faster   飞机检测   ROI  

描述： 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分析领域，飞机目标作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset)，以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明，相比原始的Faster R-CNN算法，本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   洪骥宇   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   深度学习   抗干扰能力   决策融合  

描述： 通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合理论的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,首先利用深度学习算法提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;然后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D-74R发动机故障系数用于数据仿真,通过实例验证本文提出算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。