基于北斗RDSS和ADS-B的航空监视系统架构研究

作者： 张永旺   来源： 电脑知识与技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： ADS   B   北斗RDSS   空管动态监视系统   中低空空管  

描述： 伴随着中国经济的飞速发展,人民生活水平日益提高。航空器运输业也迎来了大发展的机遇时期。但是,由于我国的特殊国情,高中低空空域的管理具有独特的属性,无法直接套用发达国家成熟的中低空空管模式。目前在低空飞行器种类繁多,性能差异较大、执行的任务各异、天气对中低空飞行器会造成较大的影响。为此,该文针对我国低空空域管理的特点,通过结合北斗RDSS和ADS-B技术,构建了独立的航空监视系统架构,为低空空域的空管工作空白提供了一种有益的技术保障思路和手段。

基于ADS-B技术的多无人机航迹规划算法研究

作者： 甄士博   来源： 河北科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： ADS   B   人工势场   进化算法   航迹规划   无人机  

描述： 基于ADS-B技术的多无人机航迹规划算法研究

基于机场地面运行结构的航空器目标跟踪算法研究

作者： 王玄   曾婧涵   来源： 科技创新与生产力 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑行冲突   交互式多模型算法   跑滑系统约束   机场场面   跟踪算法  

描述： 为解决机场场面冲突问题,提高机场场面动目标的跟踪精度,研究了在跑滑系统约束下机场场面航空器跟踪算法中的过程噪声修正方法,结合航空器地面运行以及场面结构特点,以交互式多模型算法为基础形成新的改进算法,从而实现对场面单一航空器的识别跟踪;仿真结果显示,加入管制指令约束和场面结构约束的IMM算法能更好地对机场场面运行的航空器进行精确跟踪,有效降低了跑道和滑行道方向上的跟踪误差。

新航行系统下的航空公司节油策略

作者： 张义朋   许勇   来源： 科技和产业 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： ADS   空中交通管理   新航行系统   飞行节油   PBN  

描述： 随着国际航油价格不断攀升,节能环保深入人心。作为高能耗企业,航空公司有必要根据自身特点制定节油方案。通过对飞行各阶段油耗特性的分析,结合新航行系统在通信、导航、监视以及空中交通管理上的技术优势,得到航空公司利用新航行系统进行飞行节油的几点策略和建议,帮助航空公司管理人员制定新形势下具体的飞行节油措施。

宽幅光学遥感图像舰船飞机目标检测识别技术研究

作者： 王文胜   来源： 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 舰船检测   特征提取   海陆分离   目标识别   飞机检测   大幅面  

描述： 宽幅光学遥感图像舰船飞机目标检测识别技术研究

航空器进场效率量化评价及其影响因素分析

作者： 赵嶷飞   杨程凯   马伶伶   来源： 科学技术与工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： ADS   进场效率   k   Means聚类   效率评价指标   B数据  

描述： 终端区已成为制约民航发展的瓶颈区域,且中国在终端区进场效率评价方面仍停留在定性分析阶段,缺乏量化的指标。选取以机场跑道中心点为圆心,100海里为半径的圆形区域作为研究区域,结合ADS-B数据对航空器进场效率进行研究分析。以天津滨海国际机场为研究对象,筛选进场航空器的ADS-B数据,利用K-means聚类对不同进场方向的航空器加以区分,分别计算各方向进场效率,并进一步分析影响进场效率的因素。发现进场航线、进场航空器队列长度和机型对航空器进场效率有明显影响,而起飞航班数量对进场效率的影响不显著。

星基航空定位监视系统体制设计及关键技术验证

作者： 叶红军   贾诗雨   刘亮   来源： 第一届空中交通管理系统技术学术年会 年份： 2018 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航班追踪   B   安全监视   星地一体化航空监视网络   星间路由技术   星载ADS  

描述： 星基航空定位监视系统体制设计及关键技术验证

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

作者： 吴奇   储银雪   来源： 民用飞机设计与研究 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行状态识别   深度学习   高斯过程  

描述： 飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。

基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究

作者： 侯宇青阳   全吉成   魏湧明   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 显著性提取   遥感影像   目标检测   深度学习  

描述： 从多分辨遥感图像特点、深度学习网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测结论基础上设计了基于显著性检测算法的遥感图像前期处理算法,算法基于生成的显著性图像生成图像掩膜提取潜在目标区域图像块,进行多尺度放大,增加图像中目标的像素数,提升目标检测率。前期处理算法自适应的进行图像目标区域提取,解决了不同分辨率的大尺寸遥感影像中飞机检测率低的问题,通过与原始检测算法和其他图像处理方法对比验证了本文设计算法的有效性,在检测准确率和检测速度上均得到明显提升。

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

作者： 晁安娜   刘坤   来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  

描述： 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。