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基于信息采集的航空测试实验室数据安全监测方法

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兵工自动化 2024年第8期43卷 6-9页

作者：魏琛中国民航大学飞行分校天津300300

为更好地对航空测试实验室中的数据进行安全监测,设计一种新的实时监测方法。采用椭圆曲线法设定数据点传输位置,以数据监测完整性为基础构建预言模型,初步判断航空实验室测试信息的安全性。以模块化理论划分数据标准,按照多个测试数据... 详细信息

为更好地对航空测试实验室中的数据进行安全监测,设计一种新的实时监测方法。采用椭圆曲线法设定数据点传输位置,以数据监测完整性为基础构建预言模型,初步判断航空实验室测试信息的安全性。以模块化理论划分数据标准,按照多个测试数据的评估类别,在独立操作模块中设定安全监测功能需求。假定数据中存在风险发生比参数,选择似然估量函数计算概率,确定安全与风险信息分布区间。基于信息采集技术设定目标,在规定时间内按照设定阈值实时监测信息,完成航空测试实验室安全监测方法设计。应用结果表明:该方法能实现99%以上的数据监测,当存在攻击时也能够完整保留测试数据量,对航空测试实验室信息的安全管理具有重要价值。

关键词：信息采集航空测试实验室实验室信息化及安全计算机信息管理监测方法

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考虑电池充电的无人机车辆物流配送模型

科学技术与工程 2024年第27期24卷 11834-11841页

作者：王莉莉欧俊杰中国民航大学空中交通管理学院天津300300

“最后一公里”物流配送是物流终端面对客户的最后一环。车载无人机的配送模式克服了道路对车辆的限制,但由于无人机的电池容量有限导致续航时间短,而每次完成配送任务回收无人机需要更换电池,使得人力成本以及配送时间的增加。基于这... 详细信息

“最后一公里”物流配送是物流终端面对客户的最后一环。车载无人机的配送模式克服了道路对车辆的限制,但由于无人机的电池容量有限导致续航时间短,而每次完成配送任务回收无人机需要更换电池,使得人力成本以及配送时间的增加。基于这种无人机车辆的协同配送模式,考虑了无人机的电池电量消耗和在车辆上的充电速率限制,提出无人机在无配送任务时在车辆进行充电的配送路径规划模型。设计了一种结合遗传算法和邻域搜索算法的改进GRASP(greedy randomized adaptive search procedure)算法来求解模型。基于设计测试集进行测试实验,并对影响路径规划的主要因素进行灵敏度分析,以充分利用无人机的配送能力。

关键词：车机协同配送 GRASP算法路径规划无人机充电

基于ARMA-AE-LSTM模型的进场交通流预测方法

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科学技术与工程 2024年第27期24卷 11919-11927页

作者：张召悦张红波中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为建立准确有效的空中交通短期流量预测模型,提高终端区管理效率,以进场交通流为对象进行研究。首先采用自回归移动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型对流量时间序列进行初步线性预测,然后通过长短期记忆网络(long short te... 详细信息

为建立准确有效的空中交通短期流量预测模型,提高终端区管理效率,以进场交通流为对象进行研究。首先采用自回归移动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型对流量时间序列进行初步线性预测,然后通过长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)模型对线性预测后的残差序列进行非线性修正预测。考虑到冗余特征会降低LSTM模型预测精度的问题,采用自编码器(autoencoder,AE)模型对LSTM模型的天气以及流量特征输入进行自适应压缩优化,最后设置对比实验对ARMA-AE-LSTM模型的准确性、鲁棒性以及时效性进行验证。实验结果表明:预测绝对误差在1.3架以内的占比达到75%;LSTM模型的平均每轮迭代时间降低为1.014 s;与其他常用深度学习预测模型相比,ARMA-AE-LSTM模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及决定系数(r-squared,R2)评价指标分别改善了45.98%~67.66%、48.56%~67.35%、5.18%~21.07%;恶劣天气影响下,ARMA-AE-LSTM模型的鲁棒性更好。由此可见,该方法能够准确有效快速的预测空中交通流量。

关键词：终端区进场交通流短期流量预测深度学习残差修正

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一种联合指导嵌入的实体对齐方法

小型微型计算机系统 2024年第4期45卷 800-806页

作者：冯兴杰张成豪冯小荣许云峰中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学空中交通管理学院天津300300

实体对齐是知识图谱完善过程中必不可少的环节,当前实体对齐工作中利用了许多实体属性的信息,忽略了实体和本体之间的联系.针对实体对齐问题中缺少本体概念知识信息的问题,提出一种由实体属性和本体自下而上共同指导及联合嵌入的实体对... 详细信息

实体对齐是知识图谱完善过程中必不可少的环节,当前实体对齐工作中利用了许多实体属性的信息,忽略了实体和本体之间的联系.针对实体对齐问题中缺少本体概念知识信息的问题,提出一种由实体属性和本体自下而上共同指导及联合嵌入的实体对齐方法.该方法首先对本体信息、实体信息、实体属性信息进行嵌入,之后通过本体类别信息和种子词进行本体类冲突构建、再经过本体和实体属性进行嵌入指导,最终将得到的实体对加入到种子词中并通过全连接网络进行迭代的训练.在公共数据集上进行了大量实验,使用Hits@1,Hits@5,MRR值作为模型的评价指标,并通过对比实验和消融实验验证了该模型的有效性.

关键词：实体对齐本体冲突构建联合嵌入

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基于扇区开合的管制员排班优化

科学技术与工程 2024年第4期24卷 1707-1714页

作者：王莉莉马也中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为提高管制员的利用效率和工作满意度,制定出更切合实际运行的管制员排班表,从管制工作的实际需要出发,以人员需求数量最少为目标,在符合民航局各种规章要求的基础上,建立管制员排班模型。在初始模型的基础上,又考虑了人员对工作及休息... 详细信息

为提高管制员的利用效率和工作满意度,制定出更切合实际运行的管制员排班表,从管制工作的实际需要出发,以人员需求数量最少为目标,在符合民航局各种规章要求的基础上,建立管制员排班模型。在初始模型的基础上,又考虑了人员对工作及休息时间的个性化需求,对模型进行改进。最后以某空中交通管理局区域管制室管制员数据为例进行分析,使用LINGO求解器对模型进行求解。结果表明:与手工编制的排班时间表相比,通过排班优化模型制定出的排班方案减少了执勤人数,避免了人员浪费,并能较为充分地满足管制员的个性化需求。

关键词：管制员排班人力资源管理优化模型

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星基ADS-B系统空天链路的建模与仿真

中国民航大学学报 2024年第4期42卷 37-42,63页

作者：李冬霞宁嘉伟刘海涛中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300

星基广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统是一种新型的航空器监视技术,在未来空中交通管理系统中具有广阔的应用前景。为了深入研究星基ADS-B系统中航空器到卫星的空天链路通信性能,将专业软件Ma... 详细信息

星基广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统是一种新型的航空器监视技术,在未来空中交通管理系统中具有广阔的应用前景。为了深入研究星基ADS-B系统中航空器到卫星的空天链路通信性能,将专业软件Matlab和STK(system tool kit)有效联合,构建符合国际标准的星基ADS-B空天链路完整模型;通过离散事件动态交互模拟ADS-B消息的发送与接收全过程,最后统计得出体现星基ADS-B空天链路通信性能的消息识别概率(POI,possibility of identify)、消息检测概率(POD,possibility of detective)、信号接收功率、信号冲突概率、卫星覆盖范围等指标。仿真结果表明,随着区域内航空器数量上升,POI、POD下降,消息冲突概率上升。

关键词：星基ADS-B 空天链路 Matlab STK 联合仿真

基于Transformer-GRU网络的4D航迹预测

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2024年第6期43卷 94-101页

作者：翟文鹏宋一峤张兆宁中国民航大学空中交通管理学院天津300300

航空器的4D航迹预测作为基于航迹运行(TBO)的关键技术之一具有非常重要的意义。基于Transformer-GRU(T-GRU)网络,提出了一种新的航迹预测方法,结合Adamax优化器实现了4D航迹预测。利用Transformer网络的自注意力机制对输入序列进行建模... 详细信息

航空器的4D航迹预测作为基于航迹运行(TBO)的关键技术之一具有非常重要的意义。基于Transformer-GRU(T-GRU)网络,提出了一种新的航迹预测方法,结合Adamax优化器实现了4D航迹预测。利用Transformer网络的自注意力机制对输入序列进行建模,通过GRU网络获取时序数据的特征;对原始航迹数据进行重采样插值和中值滤波等预处理,以便消除数据缺失和异常值等对预测的影响;通过E E、E AT、E CT、E A等误差指标对实验结果进行评价,并与其他常用的航迹预测方法进行对比。研究结果表明:与传统深度学习方法相比,基于T-GRU网络的4D航迹预测模型在航迹预测中具有更高的准确性和鲁棒性。

关键词：交通工程空中交通管理 TBO 4D航迹预测深度学习

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基于注视特征的多因素飞行冲突探测策略研究

中国安全生产科学技术 2024年第7期20卷 179-185页

作者：杨越马博凯中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为研究不同空域复杂性条件下的飞行冲突探测策略,设计最小间距(MD)×汇聚角度(CA)×速度特性(SC)的被试内三因素重复测量实验方案,基于马尔科夫链的注视平稳分布概率和兴趣区注视时长分布特征,判断被试所采用的冲突探测策略并分析不同... 详细信息

为研究不同空域复杂性条件下的飞行冲突探测策略,设计最小间距(MD)×汇聚角度(CA)×速度特性(SC)的被试内三因素重复测量实验方案,基于马尔科夫链的注视平稳分布概率和兴趣区注视时长分布特征,判断被试所采用的冲突探测策略并分析不同策略下的任务绩效指标。研究结果表明:在汇聚角度较大、最小间距更接近告警间隔的实验场景中,被试多采用距离-速度比(DV)策略;在汇聚角度较小、最小间距较小、航空器速度相同的实验场景中,被试多采用认知运动外推(CME)策略。多数情况下,采用CME策略判断飞行冲突的反应时更短、正确率更高。研究结果可为提高冲突探测的感知和预判能力提供参考。

关键词：冲突探测注视特征马尔科夫链认知运动外推(CME) 距离-速度比(DV) 任务绩效

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相互作用的情感与原因子句提取模型

计算机应用与软件 2024年第6期41卷 200-207页

作者：陆丁天张志远刘佩佩于得水中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学校报编辑部天津300300 中国民航大学科技创新研究院天津300300

无情感标注的原因提取获得较多关注。由于情感与原因是相互影响的,基于此,提出相互作用的情感与原因子句提取模型,加入相互作用的注意力矩阵提取情感与原因之间的关联性,进而提高情感子句与原因子句的提取效果。实验结果表明相互作用的... 详细信息

无情感标注的原因提取获得较多关注。由于情感与原因是相互影响的,基于此,提出相互作用的情感与原因子句提取模型,加入相互作用的注意力矩阵提取情感与原因之间的关联性,进而提高情感子句与原因子句的提取效果。实验结果表明相互作用的注意力矩阵能显著提高模型效果。

关键词：情感子句原因子句情感分析注意力相互作用矩阵