基于航空信息网络的枢纽机场航班延误预测模型

航班延误一直是机场运营管理的一大难题,本研究报告面向区域多机场,重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题,提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM. 该模型不仅使用了航班自身的相关属性,并且还考虑了航空信息网 络内其他机场的因素对航班延误的影响. NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征,然后使用PCA进行降维,对降维处理后的特征再使用SVR方法,得到非线性回归模型,用于预测航班的延误时间. 实验表明本研 究报告所提模型NBFDM相比仅使用航班自身属性的模型,对航班延误时间的预测误差降低约20%.     

基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究

航班延误一直是机场运营管理的一大难题,建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施,于机场于社会都有重要意义. 本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题,对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法,结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型. 针对国内某大型机场的真实数据集,本研究 设计了大量实验,实验结果表明所提模型正确率接近80%,较两种贝叶斯方法有进一步提升. 此外研究还设计实验分析了影响模型效果的因素.     

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后,采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明,仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

基于延迟探测机制的网关队列管理算法

提出一种基于延迟探测机制的算法,该算法通过探测分组在瓶颈网关队列中的延迟时间来估计网络的拥塞状况,设置一个探测门限。当分组的排队延迟超过门限时,采用显式拥塞指示(explicit congestion notification, ECN)机制标记分组以向传输控制协议(transport control protocol, TCP) 源端通知拥塞。为了使该算法在网关中更易实现且具有自适应性,算法在每个周期中都根据不同TCP流对网关资源的占用情况来评估其权重,然后选取权重最大的若干TCP流的测量结果来更新拥塞探测门限,使网关对于突发流量在达到高吞吐量、高链路利用率和稳定的平均队列长度的同时,能更公平地分配资源。通过ns 2下的仿真,证明算法能达到预期的效果。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

作战计划的本体建模研究

作战计划为指挥员提供先进的决策辅助,需要明确有关作战过程相应的信息需求,并依赖于作战过程的形式化领域模型(本体)的开发。研究了相关文献中的作战行动规划过程模型,综述了若干通用计划本体的开发,如计划概念要素、知识表示技术等,为进一步研究作战行动过程提供了足够的、不同模型的信息。     

多路延迟结构的修正MUSIC算法频率估计

提出将多路延迟数字测频结构与高分辨率谱估计的MUSIC算法相结合,有效地实现了信号频率估计。针对MUSIC算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的缺点,研究的修正MUSIC算法通过对接收数据共轭重构,产生新的协方差矩阵,有助于改善特征值的分布,使其具有平均的意义,从而提高了信号频率估计的性能。实验结果证明,相对于常规MUSIC算法,该方法在相同的信噪比和快拍数条件下,具有更高的频率估计精度和稳健性,而且计算量也无明显增加。     

基于自相似业务流的AOS延时累积调度算法

针对自相似业务流量下的高突发性及重尾性所引起的空间数据系统调度性能下降问题,分析了高级在轨系统(advanced orbiting system, AOS)虚拟信道存取(virtual channel access, VCA)子层调度策略以及现有基于短相关模型调度算法的不足,引入Hurst参数、紧迫度、流量离差、成帧时间因子等权值参量,提出一种基于延时累积的自适应轮询调度(scheduling of delay accumulated adaptive polling, SDAAP)算法,通过自适应改变延时阀值因子实现多业务的差异化调度,从而优化AOS虚拟信道服务质量及调度性能。采用多信源重尾分布的ON/OFF流量分布模型进行仿真验证,实验结果表明,针对自相似业务流,SDAAP算法在溢出率、平均延迟等方面优于AOS固定阀值和等时调度算法。     

基于视觉的近距离编队对偶四元数相对位姿估计算法

针对近距离编队飞行中位姿估计问题,提出了一种新的点到区域匹配航天器间视觉相对位姿估计算法。给定主星表面上的点集及与之匹配的从星摄像机像平面图像凸区域,结合对偶四元数及凸优化数学工具,充分利用对偶四元数描述坐标系变换的简洁性,建立了对偶四元数凸优化位姿估计模型,估计出主星与从星之间的相对位姿参数。该算法不仅利用对偶四元数较传统四元数描述坐标系变换的优势,而且采用凸优化方法可大大降低传统位姿估计方法中需要精确的点到点匹配的要求。仿真结果证明,该算法能满足近距离编队相对位姿估计精度要求,具有较好的鲁棒性,对目前航天任务中航天器间视觉相对位姿估计具有重要参考价值。