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Bi-PPYOLO tiny:一种轻量型的机场无人机检测方法

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安全与环境学报 2023年第2期23卷 480-488页

作者：刘闪亮吴仁彪屈景怡乔晗何雨龙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

机场“黑飞”无人机的检测关系着整个机场的安全问题,机场现有基于雷达手段的无人机探测方法无法正确识别无人机的类型及个数。基于现有雷达探测无人机方法存在的缺点,对PPYOLO tiny目标检测方法在无人机检测中存在的问题进行改进,结合... 详细信息

机场“黑飞”无人机的检测关系着整个机场的安全问题,机场现有基于雷达手段的无人机探测方法无法正确识别无人机的类型及个数。基于现有雷达探测无人机方法存在的缺点,对PPYOLO tiny目标检测方法在无人机检测中存在的问题进行改进,结合机场“黑飞”无人机的特性和硬件设备部署中模型参数量小的特性,提出了基于Bi-PPYOLO tiny的轻量型无人机检测方法,提出双锥台特征融合结构,并优化检测头部的锚框大小,有效提升了无人机的检测精度。经试验验证,该方法将平均检测精度PmA从68.07%提升至76.71%,模型参数量为4.06 MB,推理速度为32.21帧/s。所提方法有助于轻量型无人机检测方法在光电设备上的部署与实施,与现有机场无人机探测手段共同保障机场安全。

关键词：安全工程机场安全无人机检测轻量化特征融合目标检测

基于ADS-B导航完好性指标多级GNSS干扰监测方法

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信号处理 2023年第3期39卷 472-481页

作者：何炜琨李志强王晓亮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

由于卫星信号较为微弱,易受到各种有意和无意的干扰,使得全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)不能安全、可靠的提供服务,GNSS干扰监测方法的研究对于保障民航飞行安全具有重要意义。本文利用GNSS射频干扰所导致... 详细信息

由于卫星信号较为微弱,易受到各种有意和无意的干扰,使得全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)不能安全、可靠的提供服务,GNSS干扰监测方法的研究对于保障民航飞行安全具有重要意义。本文利用GNSS射频干扰所导致的广播式自动相关监视(ADS-B)数据中导航完好性指标的变化特性,给出结合受干扰影响航班粗监测以及精细监测的多级GNSS射频干扰监测方法。首先对ADS-B数据导航完好性级别(Navigation Integrity Category,NIC)进行统计分析实现受干扰影响航班的粗监测,再依据干扰发生时多个航班在干扰区域会同时受到影响,具有空间上的聚集性,利用MeanShift聚类方法实现GNSS射频干扰的精细监测,提取干扰发生的起始与终止点所对应的时间与位置信息。实验结果与QAR(Quick Access Recorder,QAR)数据得到的干扰监测结果进行对比分析,验证所提方法的有效性。

关键词：全球导航卫星系统干扰监测 ADS-B 导航完好性指标统计特性聚类分析

功率监测与SQM融合的GNSS欺骗干扰检测

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信号处理 2023年第3期39卷 505-515页

作者：王璐张林杰吴仁彪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

欺骗干扰严重危害全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的安全运行,导致位置、速度和时间信息出现错误。信号质量监测(Signal Quality Monitoring,SQM)方法实施过程简单,检测性能好,受到国内外学者广泛关注。Rati... 详细信息

欺骗干扰严重危害全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的安全运行,导致位置、速度和时间信息出现错误。信号质量监测(Signal Quality Monitoring,SQM)方法实施过程简单,检测性能好,受到国内外学者广泛关注。Ratio检测量是SQM的一种经典检测量,其通过检测相关峰异常升高或平缓实现欺骗检测,被普遍应用。所提的功率监测与SQM融合(Power Combined with SQM,PCS)的欺骗检测算法在Ratio检测量的基础上改进,通过对早码、即时码和晚码的相关输出作和差运算,实现跟踪环相关输出信号功率与质量的同时监测,且可消除载波相位误差影响。利用美国得州大学的得州欺骗测试电池(Texas Spoofing Test Battery,TEXBAT)中级欺骗干扰数据集第四条功率匹配干扰数据进行实验分析,实验结果表明,与Ratio检测量和绝对功率监测相比,PCS检测量融合两者优势,检测性能更优;且PCS检测量的输出结果能够更好地体现欺骗干扰引起的信号功率变化,进而反映了干扰实施过程,并实现了更早发现欺骗干扰。

关键词：全球卫星导航系统欺骗干扰干扰检测信号质量监测

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基于原子范数的无网格动目标参数估计

现代雷达 2023年第11期45卷 60-66页

作者：孙刚张威来燃章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

针对现有参数稀疏恢复空时自适应处理中动目标参数估计方法在字典失配条件下性能下降的问题,提出一种基于原子范数无网格稀疏恢复技术的动目标参数估计方法,该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性,根据连续压缩感知和低秩矩阵恢... 详细信息

针对现有参数稀疏恢复空时自适应处理中动目标参数估计方法在字典失配条件下性能下降的问题,提出一种基于原子范数无网格稀疏恢复技术的动目标参数估计方法,该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性,根据连续压缩感知和低秩矩阵恢复理论实现了运动目标方位角和速度的高精度估计,避免了基于固定离散字典模型进行参数稀疏恢复时遇到的字典失配问题,有效提高了动目标参数的估计性能。仿真结果证实了所提方法参数估计性能优于已有基于字典网格的稀疏恢复参数估计方法。

关键词：空时自适应处理参数估计稀疏恢复字典失配原子范数

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云平台下基于截止时间的自适应调度策略

计算机应用 2023年第1期43卷 176-184页

作者：吴仁彪张振驰贾云飞乔晗天津市智能信号与图像处理重点实验室(中国民航大学) 天津300300

针对在共享集群中进行任务调度时,无法兼顾任务的响应速度与任务完成时间的问题,提出一种基于截止时间的自适应调度算法。该算法以用户提交的截止时间为依据,根据任务的执行进度自适应地分配适当的计算资源。不同于传统调度方式里由用... 详细信息

针对在共享集群中进行任务调度时,无法兼顾任务的响应速度与任务完成时间的问题,提出一种基于截止时间的自适应调度算法。该算法以用户提交的截止时间为依据,根据任务的执行进度自适应地分配适当的计算资源。不同于传统调度方式里由用户提交固定资源参数,该算法在资源约束的情况下会对优先级高的任务进行抢占式调度以保证服务质量(QoS),并在抢占过程结束后额外分配资源补偿被抢占的任务。在Spark平台进行的任务调度实验结果显示,与另一种资源协调者(YARN)框架下的调度算法相比,所提算法能严格地控制短任务的响应速度,并使长作业的任务完成时间缩短35%。

关键词：云平台任务调度服务质量自适应任务抢占 Spark

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一种适用性广的ADS-B异常数据检测方法

信号处理 2023年第5期39卷 875-885页

作者：陈敏马志坤吴仁彪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

广播式自动相关监视(ADS-B)系统因其准确性和高效性而广泛应用于空管监视领域,但其依赖于全球导航卫星系统(GNSS)工作,采用明文格式广播数据,且缺乏消息认证和数据加密机制,极易遭受恶意攻击。目前已提出的基于深度学习的ADS-B异常检测... 详细信息

广播式自动相关监视(ADS-B)系统因其准确性和高效性而广泛应用于空管监视领域,但其依赖于全球导航卫星系统(GNSS)工作,采用明文格式广播数据,且缺乏消息认证和数据加密机制,极易遭受恶意攻击。目前已提出的基于深度学习的ADS-B异常检测模型仅适用于固定航线的航班,或仅对于巡航阶段的航班有效,无法对航班起飞和进近着陆阶段的ADS-B异常数据进行检测,适用范围较窄。论文给出了一种融合K-Means聚类及LSTM神经网络的ADS-B异常数据检测模型,通过对航班进行飞行阶段划分,模型能够有针对性地学习航班各个飞行阶段的航迹特征。对比实验表明,论文提出的混合模型对航班在起飞、巡航及进近着陆各飞行阶段中出现的ADS-B异常数据均具有较高的精确率和召回率,整体检测效果较好,适用性更广,且适用于真实异常事件的检测。

关键词：广播式自动相关监视航迹异常检测长短期记忆人工神经网络

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面向无人机救援搜寻的多轨迹策略优化方法

安全与环境学报 2023年第12期23卷 4381-4391页

作者：王鹏王小清吴仁彪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

无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹... 详细信息

无人机在应急救援中能有效辅助搜救人员缩短搜寻时间,减小生命财产损失。针对无人机搜寻规模变大时传统方法运行时间较长的问题,提出一种基于注意力机制的多轨迹策略优化方法。该方法基于深度强化学习算法,引入多轨迹采样技术,避免轨迹数据产生采样偏差;引入数据增强技术,进一步丰富轨迹数据特征;提出结合信息熵的目标损失函数,指导模型探索更优可行解空间。网络模型采用编码-解码框架,通过调整注意力机制网络提升编码器学习能力,利用添加残差子层提升解码器泛化能力。采用随机数据集和公共数据集分别验证模型的优化效果和泛化性能。试验结果显示,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比理论最优解,在计算时间方面平均缩短了94.3%。此外,基于注意力机制的多轨迹策略优化方法相比对照方法的解,在平均差距方面相对提升了95.1%,在标准差方面降低了4.4%,为提升无人机救援搜寻效率提供了技术参考。

关键词：公共安全救援搜寻旅行商问题深度强化学习注意力机制多轨迹采样数据增强

基于多时间特征融合网络的ADS-B实采信号分离

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电讯技术 2023年

作者：王文益袁梦中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B)是被国际民用航空组织(International Civil Aviation Organization，ICAO)大力推广的用以提高空中交通管理效率的监视技术。随着ADS-B系统的广泛应用，ADS-B信号的交织成为不可避免的问题。不同于以往单天线ADS-B信号分离论文中利用仿真的ADS-B信号制作数据集，该文将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数据集。为了提高信号分离的时域波形精度，该文提出一种多分辨率多时间特征融合重采样网络(Multi-Temporal feature Resampling of Multi-Resolution Features，MTRM-RF)，MTRM-RF网络通过卷积将信号转化成不同采样率的信号并分别使用多层堆叠逐渐膨胀的一维卷积提取不同时间间隔的特征，以获得更多的时间信息。通过对多种基于深度学习的语音分离网络进行比较发现MTRM-RF网络能够有效地融合ADS-B信号的不同采样率、不同时间间隔采样点的特征进行训练。并且随着训练集数据量的增加，信号分离的平均解码正确率达到88.39%，证明该网络可有效的分离单天线实采的ADS-B交织信号。

关键词：广播式自动相关监视深度学习信号分离单天线多分辨率多时间特征融合重采样网络

基于DBSCAN-GRU算法的终端区4D航迹预测

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同方期刊数据库

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信号处理 2023年第3期39卷 439-449页

作者：韩萍张启石庆研张泽中中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300

终端区空域环境复杂、航班密集,精确的航迹预测能极大地提高空中交通服务水平,保障航班飞行安全。针对终端区的高精度多航班4D航迹预测问题,本文提出了一种基于密度的带噪声空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applicati... 详细信息

终端区空域环境复杂、航班密集,精确的航迹预测能极大地提高空中交通服务水平,保障航班飞行安全。针对终端区的高精度多航班4D航迹预测问题,本文提出了一种基于密度的带噪声空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合的航迹预测方法,通过DBSCAN聚类,将终端区中航迹相近的航班聚类到一簇中,对每一簇航班建立基于GRU神经网络的航迹预测模型,对终端区航班进行预测时,先判断该航班属于哪一簇,然后采用与该簇对应的航迹预测模型,进行4D航迹预测。与仅研究单一航班的传统预测方法相比,本算法有效地利用了终端区的航迹数据,所建模型可以针对多架航班进行航迹预测,扩大了模型的适用范围,提高了航迹预测的预测精度。

关键词： 4D航迹预测终端区基于密度的带噪声空间聚类门控循环单元