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基于多普勒频移改变量的单星航空器位置验证

北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 1-8页

作者：刘海涛冯景勃李冬霞王磊中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

星基广播式自动相关监视(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。建立星基ADS-B验证系统模型,理论分析给出空天链路多... 详细信息

星基广播式自动相关监视(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。建立星基ADS-B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(k-s)检验方法识别虚假ADS-B消息,最后,通过计算机仿真验证所提方法的正确性和有效性。仿真结果表明:所提方法的检测概率达到97.75%以上,漏警概率低于4.50%;此外,所提方法只需单颗低轨道卫星进行监视,并且对航空器和卫星的定位误差不敏感。

关键词：星基ADS-B 位置验证多普勒频移的改变量 k-s检验定位误差

基于骨架点云配准的泊位飞机快速位姿估计算法

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电子测量与仪器学报 2025年

作者：罗其俊相承志张红颖中国民航大学电子信息与自动化学院

利用激光雷达扫描的三维点云，准确快速地计算飞机位姿，是实现飞机自动泊位引导的关键。为此，提出一种基于骨架点云精确配准的快速目标位姿估计算法。首先，在飞机表面点云中，选取激光雷达视角下的机翼、发动机和机头等主要机体结构... 详细信息

利用激光雷达扫描的三维点云，准确快速地计算飞机位姿，是实现飞机自动泊位引导的关键。为此，提出一种基于骨架点云精确配准的快速目标位姿估计算法。首先，在飞机表面点云中，选取激光雷达视角下的机翼、发动机和机头等主要机体结构，构建飞机骨架点云，避免点云复杂结构导致的错误配准，并有效降低计算量。在飞机泊位时，建立基于飞机轴向的点云包围盒，以获取飞机初始位姿，并将其作为配准的约束条件，避免局部最优。然后，采用快速点特征描述的随机抽样一致性粗配准算法，校正飞机位姿，并设计基于双向KD-Tree的点面精配准算法，提高飞机位姿估计的精度。最后，通过泊位全过程飞机位姿估计的仿真实验，验证了算法性能。较Super-4PCS、MSKM-NDT和AA-ICP等典型算法，配准误差降低32.5%，处理速度提升34%。位姿估计的最大角度误差为2.0°，最大距离误差为0.125m，单帧处理速度为0.37s。实际的飞机位姿估计实验，也验证了算法的有效性。

关键词：点云配准飞机泊位位姿估计骨架点云重叠区域

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融合机理与数据的陀螺飞轮姿态测量方法

系统工程与电子技术 2025年

作者：赵昱宇刘耀蓬王雨潇中国民航大学电子信息与自动化学院

针对陀螺飞轮非调谐大倾侧运行工况下姿态敏感机理复杂、测量精度低等问题，提出一种融合姿态测量机理与深度神经网络补偿的姿态测量方法。以陀螺飞轮的径向动力学模型为基础，在考虑内部传感器配置约束的前提下，基于简化假设构建机理... 详细信息

针对陀螺飞轮非调谐大倾侧运行工况下姿态敏感机理复杂、测量精度低等问题，提出一种融合姿态测量机理与深度神经网络补偿的姿态测量方法。以陀螺飞轮的径向动力学模型为基础，在考虑内部传感器配置约束的前提下，基于简化假设构建机理测量模型。设计注意力机制与长短时记忆网络集成的深度学习回归模型，通过挖掘姿态测量误差与陀螺飞轮运行状态数据间的潜在关系实现测量误差补偿。提出基于机理与数据驱动的融合方法，使得陀螺飞轮以较高精度测量外部载体的角速度，并通过对比实验验证了其测量精度提升效果和优越性能。

关键词：陀螺飞轮姿态测量测量机理误差补偿深度学习

低信噪比S模式基带信号到达时间估计联合算法

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北京航空航天大学学报 2025年第2期51卷 380-388页

作者：宫峰勋第五瑶光中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为提高接收低信噪比(SNR)S模式基带信号时广域多点定位(WAM)精确度,提出基于非相干积累的到达时间(TOA)估计联合算法。依托二次监视雷达(SSR)波束扫描驻留时间内目标应答信号具有的相关特性,提出并建立前导四脉冲匹配滤波、非相干积累... 详细信息

为提高接收低信噪比(SNR)S模式基带信号时广域多点定位(WAM)精确度,提出基于非相干积累的到达时间(TOA)估计联合算法。依托二次监视雷达(SSR)波束扫描驻留时间内目标应答信号具有的相关特性,提出并建立前导四脉冲匹配滤波、非相干积累的低信噪比基带脉冲信号上升沿估计方法,有效提升-15~5 dB范围低信噪比S模式基带信号TOA估计精确度。蒙特卡罗仿真结果显示,在-15~5 dB范围内的低信噪比S模式基带信号通过联合算法估计TOA的均方根误差(RMSE)优于25 ns。对于非理想S模式基带脉冲信号,信噪比低至-15 dB时,经过5个脉冲非相干积累的联合算法的TOA估计精确度达到22.245 ns,远优于WAM要求。

关键词：到达时间估计低信噪比匹配滤波器非相干积累广域多点定位

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基于动力学参数辨识的两轮机器人平衡控制

控制工程 2025年第2期32卷 345-353页

作者：董慧芬姚勤燃王俊峰中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对非同轴两轮机器人平衡控制算法设计过程中,机器人动力学建模不精准导致控制器设计困难的问题,提出一种基于小批量梯度下降法的极大似然估计参数辨识方法。首先,用欧拉-拉格朗日方法建立两轮机器人动力学模型;然后,根据激励轨迹用极... 详细信息

针对非同轴两轮机器人平衡控制算法设计过程中,机器人动力学建模不精准导致控制器设计困难的问题,提出一种基于小批量梯度下降法的极大似然估计参数辨识方法。首先,用欧拉-拉格朗日方法建立两轮机器人动力学模型;然后,根据激励轨迹用极大似然估计方法进行动力学模型参数辨识;最后,用辨识参数和三维软件计算参数分别设计线性二次型调节器平衡控制算法,提升机器人倾角的控制精度。实验结果表明,该方法得到的动力学模型与真实模型的拟合度达到92.5%,基于此方法设计的控制器平衡控制效果显著,在静态和动态下均具有良好的平衡性能。

关键词：参数辨识两轮机器人小批量梯度下降极大似然估计线性二次型调节器

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基于AAGC-GRU的航班延误组合预测方法

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 30-42页

作者：刘晓琳郭梦娇李卓中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

针对航班延误预测模型中延误数据的时空动态相关性难以提取的问题,提出一种基于自适应注意力图卷积门控循环单元(AAGC-GRU)的航班延误预测模型。以机场为节点构建机场网络拓扑图,结合空间注意力机制及自适应图卷积神经网络,弥补图卷积... 详细信息

针对航班延误预测模型中延误数据的时空动态相关性难以提取的问题,提出一种基于自适应注意力图卷积门控循环单元(AAGC-GRU)的航班延误预测模型。以机场为节点构建机场网络拓扑图,结合空间注意力机制及自适应图卷积神经网络,弥补图卷积神经网络对先验知识过度依赖的缺陷,同时增强模型对机场网络空间动态相关性的自动挖掘能力;采用门控循环单元获取航班延误数据的时间相关性,并引入时间注意力机制来学习不同时间步数据的影响权重;采用全连接层获取航班延误预测结果。利用美国大型机场网络的航班离港准点率数据集进行实验,结果表明:所提AAGC-GRU模型的预测结果在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差方面均优于梯度提升回归树、门控循环单元及时空图卷积神经网络等基线模型。

关键词：航班延误预测深度学习自适应图卷积门控循环单元注意力机制

IMA架构的ACARS通信管理单元设计及验证

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 60-65,149页

作者：孙毅刚张军马腾达中国民航大学航空工程学院天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

机载ACARS(Airplane Communication Addressing and Reporting System)通信管理单元(Communication Management Unit,CMU)作为数据交换的核心设备,在数据链通信管理中发挥重要作用。通过结合IMA(Intergrated Modular Avionics)分区操作系统对机载ACARS进行研究,提出将CMU作为分区应用驻留到IMA分区操作系统的方法,运用AADL(Architecture Analysis&Design Language)建模语言构建机载ACARS系统架构和CMU分区软件模型,利用故障树分析法对该架构进行安全性分析,得出符合机载ACARS适航性要求的安全性分析结果,验证了将CMU作为分区应用驻留到IMA分区操作系统的可行性。

关键词：综合模块化航空电子系统 ACARS 通信管理单元故障树分析

基于WGAN-GP数据增强的航空发动机引气状态分类方法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 373-382页

作者：张鹏曹曦丹王浩段照斌中国民航大学工程技术训练中心天津300300 中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对航空发动机引气系统真实异常飞行数据匮乏制约数据驱动的诊断方法有效应用问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)数据增强的发动机引气状态分类方法。通过WGAN-GP扩充并平衡训练数据集,使卷积神经网络(C... 详细信息

针对航空发动机引气系统真实异常飞行数据匮乏制约数据驱动的诊断方法有效应用问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)数据增强的发动机引气状态分类方法。通过WGAN-GP扩充并平衡训练数据集,使卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)分类模型学习到更丰富的数据特征,实现对多种引气状态的准确分类。实验结果表明,该模型较经典生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)稳定性更高,生成的样本更接近原始样本,分类性能也有较大提升。

关键词：发动机引气系统故障诊断不平衡数据增强生成对抗网络卷积神经网络

Dueling DQN优化下的航班延误自适应图卷积循环网络预测方法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：刘晓琳郭梦娇李卓中国民航大学电子信息与自动化学院中国农业大学信息与电气工程学院

为充分挖掘机场网络航班间的时空动态相关性以减小预测误差，提出一种基于Dueling DQN优化的多组件自适应图卷积循环网络航班延误预测模型。首先，结合自适应图卷积网络与多头空间注意力机制，并行捕获融合多个子空间的延误信息，充分... 详细信息

为充分挖掘机场网络航班间的时空动态相关性以减小预测误差，提出一种基于Dueling DQN优化的多组件自适应图卷积循环网络航班延误预测模型。首先，结合自适应图卷积网络与多头空间注意力机制，并行捕获融合多个子空间的延误信息，充分挖掘非线性空间动态特征；其次，采用门控循环单元为时间特征提取模块的基础，并引入时间注意力机制以学习历史时间步间的关注权重；然后，设置多个时间维输入组件，增加对不同时间模式的构建多样性；最后，采用Dueling DQN优化MAGC-GRU模型的超参数。实验结果表明：所提模型的MAE相对于HA、RF、GBRT、GRU、STGCN分别降低了10.6%、6.07%、9.18%、3.79%、3.12%。

关键词：航班延误预测深度学习强化学习多组件融合图卷积