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针对目前飞行程序减噪设计的需要,研究了民机的航迹特征,选取了声暴露级(SEL)作为单个事件的飞机噪声评价指标,并在研究飞行程序特点的基础上,结合飞机噪声性能(ANP)数据库和NPD噪声计算方法,建立了一套基于航迹特征的离场飞行程序噪声预测方法。以某民用机场的离场程序为例,绘制出噪声等值线图,验证了方法的可行性。实例证明,该方法可以量化预测飞行程序的噪声影响,规范了飞行程序噪声预测的方法,可以为减噪飞行程序设计提供参考。  相似文献   
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基于航迹分段的飞行程序噪声评估方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了减少飞机噪声排放对机场周围居民区的影响,研究了典型的进离场飞行程序。结合民用航空器运动模型和性能模型,建立了航迹模型。在研究飞行程序噪声评估方法的基础上,选取了合理的飞行程序噪声评价指标,提出了基于航迹分段模型的飞行程序噪声评估方法。以西安咸阳国际机场的进离场程序为例,选取B737—300机型进行仿真验证,绘制出了噪声等值线图。结果表明,该方法具有可行性,能够提高飞行程序噪声评估的效率,具有一定的参考价值。  相似文献   
4.
针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。  相似文献   
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为有效掌握空中交通流的分布规律,提高飞行轨迹聚类效率与质量,提出了一种精确度高、运算快、自主识别异常轨迹的飞行轨迹聚类方法。首先,改进均匀参数化法来降低了飞行轨迹数据规模。其次,提出一种基于核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)飞行轨迹降维方法,突出不同类点之间的差异。最后,采用基于密度空间聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法剔除飞行干扰轨迹并完成聚类。实验表明,该方法在简化数据预处理的条件下,对1243条飞行轨迹实现准确聚类,划分为识别出6个类别,保持较高的聚类质量并识别异常轨迹。相较于其他聚类方法,本文方法简化了聚类前对飞行轨迹的预处理,提高了聚类效率的同时聚类效果更加准确并能够识别异常轨迹。  相似文献   
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