基于集合和径向基函数的无线定位技术

为了满足航空旅客在航站楼内位置服务的需要,提出一种集合和加权径向基函数相融合的室内定位方法。该方法能够充分利用信号弱的AP(Access Point)对定位的作用,降低旅客走动对定位的影响,弥补传统算法只采用信号强AP的不足,同时具有对AP突发故障不敏感的特点。实验表明在误差2 m内,该算法与现有的典型定位算法相比,能够大幅提高定位准确度,满足航站楼内位置服务的需要。     

基于社会力模型的民用机场航站楼消防安全评价

针对以往单独进行火灾烟气蔓延模拟以及忽略疏散过程中人自身因素、人与人之间相互作用和环境对人的作用以评估航站楼消防安全的现状,基于国内某机场航站楼旅客进出港的过程,运用社会力模型模拟仿真航站楼内人员流动,同时采用火灾动力模拟软件FDS模型结合楼内设施模拟分析特定火灾背景下航站楼内火灾烟气蔓延,在此基础上,仿真模拟航站楼内人员疏散情况,分析不同火灾场景下航站楼的人员安全疏散时间、各个疏散通道疏散人数,进而研究安全出口宽度设置对于人员疏散时间的影响。与常用的安全评价方法进行对比分析,基于社会力模型和FDS模型的航站楼仿真安全评价方法考虑了旅客流动的分布特征和随机性,模拟更接近于真实的疏散场景。     

机场航站楼旅客离港流程仿真研究

机场航站楼容量多少直接影响着航空公司以及机场的收益,将计算机仿真技术Service Model应用于机场管理,就是建立整个机场系统及其子系统的仿真模型,对航站楼的旅客离港流程进行了计算机仿真,并利用计算机和设计好的模型,建立了航站楼旅客离港仿真系统模型,对已有的设想的机场系统和管理策略进行模拟试验,输出统计和决策信息,以便对设计的方案和出现的问题进行分析和判断.     

基于时间序列的机场短时段值机客流量预测

在机场向数字化运营的转型过程中,为了实现航站楼内高效的运作以及资源的合理分配,从而对短时段的值机客流量的预测提出了更高的要求。通过对机场历史数据的统计和分析,结合航班的DOW特性,分析值机客流量的相关影响因素,以每小时的值机客流量为研究对象,构建基于时间序列的动态回归ARIMAX模型。实验结果表明,上述模型相对于传统的预测模型,预测精度更高,拟合效果更精确,有效地预测了航站楼内短时段的值机旅客人数,为航站楼内资源的动态分配和优化提供了不可或缺的决策支持。     

基于传播模型和候机厅的三维无线定位技术

为了满足航空旅客在机场候机大厅的位置服务需要,同时为了降低AP(Access Point)部署的高度对定位的影响,提出了一种基于信号强度和传播模型的三维定位技术。该方法首先采用最小二乘法确定传播模型的参数,再使用最小均方差实现定位。实验结果表明,该算法的误差在3 m内,准确率达83.36%,能够满足旅客在机场候机厅内位置服务的需要。     

智慧机场航站楼安全联检均衡分散方法仿真

目前航站楼安全联检均衡分散方法存在联检服务率低,开放服务台精准率低和长时间等待联检旅客比例过高的问题.为此提出智慧机场航站楼安全联检均衡分散方法,通过建立ARMA算法模型预测出单位时间内机场客流量,判断模型中获取到的客流量样本数据是否为稳定的时间序列,提取出相对合理的模型,最终在最小二乘法中加入阻尼项估计出模型的精度参数.假设预测的全部客流量都进行安全联检,令所有旅客的安检项目时间都分别独立,建立函数计算出旅客在安检口等待安检的时间概率,构建出联检均衡分散的目标函数,求解出目标函数就实现航站楼安全联检均衡分散.实验结果表明,所提方法的联检服务率高,开放服务台精准率高和长时间等待联检旅客比例低.     

基于RNN的多传感器融合室内定位方法

针对室内空间内的人员定位困难问题进行了研究,提出了一种基于Wi-Fi指纹法和循环神经网络(re-current neural network,RNN)的多传感器融合室内定位算法.该算法将智能手机接收到的路由器信号强度作为时间序列输入RN N,通过RN N获得对行人精度较高的定位,与此同时获取智能手机中惯性测量单元提供的位置信息.随后,通过粒子滤波算法对两种定位方式的定位结果进行融合.在实际场景下设计了多组实验进行对比.实验结果表明,该算法定位平均误差为0.9 m,优于加权K近邻等算法,可以为行人提供实时的定位.     

基于航站楼门禁日志挖掘的物理入侵检测技术

针对国内大型航站楼门禁系统的安全性需求,以及门禁日志数据的特殊性,传统的数据挖掘方法难以取得良好的效果,为解决这一问题,提出一种改进的适用于门禁日志数据的Prefix Span算法。实验结果表明,此算法可以很好的建立正常行为模式,然后运用基于先序遍历树的子序列精确匹配定位算法检测异常行为模式,实现了异常入侵检测,显著改善航站楼的安全防范能力及机场的工作效率。     

机场新航站楼工程弱电系统设计探讨

机场新航站楼工程弱电系统已经成为重要的传播工具,因此在机场新航站楼的建设期间,弱电系统的责任与任务的地位无可取代.一般而言,机场新航站楼能够保障机场的服务质量,在为旅客提供便利的同时为机场运行提供良好的条件.本文就场新航站楼工程弱电系统组成进行了深入的分析,阐述了弱电系统的设计方案,以保障机场的顺利运营.     

基于博弈理论的航站楼安检区疏散仿真优化北大核心

大型机场的航站楼是客流主要集中区域,而航站楼内的安检等待区是隔离区外旅客最密集区,当大型机场人流量处于高峰状态,如果航站楼特别是安检等待区内发生起火、爆炸、地震等应急事件,旅客如何更快的疏散至安全区域是机场运行安全管理的重点之一。于是选取了深圳宝安国际机场航站楼第四层为研究对象,用Anylogic软件对安检等待区的旅客疏散仿真。仿真结果表明,旅客疏散时的主要瓶颈为安检等待区入口。接着以博弈模型为理论基础,优化疏散方案,结果显示,优化后的旅客疏散时间减少了199秒,前2分钟就可以疏散88%的旅客,提高了旅客疏散的效率,更好的保障旅客人身安全。     

基于LSD检测的无人机视觉着陆定位算法

针对复杂电磁干扰和拒止环境下固定翼无人机自主着陆的应用场景,提出了一种基于LSD的无人机视觉着陆定位算法,通过检测跑道的左右边线以及起始线对无人机进行定位;根据机场跑道的形态学特征,构建机场跑道数据模型,并对实验所用相机进行标定,采用灰度化和高斯滤波对采集到的图像进行预处理,采用LSD直线检测算法以提取跑道的直线特征,设计几何滤波策略从直线特征中提取出跑道的三条边线,采用蒙版技术以提高检测算法的抗干扰能力;根据相机成像原理推导出基于线检测的PNP定位算法,通过检测得到的机场跑道线在像素坐标系下的位置信息求出无人机相对于跑道的三维位置;分别在视景仿真环境和真实机场环境进行检测和定位解算,结果满足无人机着陆定位实时性和准确性的要求,从而验证了视觉着陆定位算法的有效性。     

基于蚁群协同算法的图权值停机位分配模型

停机位分配关系到整个机场系统的运行,是机场地面作业的核心部分。根据不同航班占用停机位的时间冲突约束,将航班之间的冲突关系表示成图的权值0-1,基于停机位、航班类型的匹配约束和得到的图的权值,运用蚁群协调算法,在保证不存在停机位分配冲突约束的前提下,以最少数量航班被分配到远停机位和旅客到停机位总行走时间最小为目标函数,对航班进行停机位分配。对枢纽机场进行停机位分配,并与遗传算法在停机位分配上的应用做比较,表明蚁群协调算法在停机位分配上的应用从运行时间和实验结果都明显好于遗传算法,验证了算法的合理性,这一算法可作为机场停机位分配的参考。     

Study on an improved adaptive PSO algorithm for solving multi-objective gate assignment

Gate is a key resource in the airport, which can realize rapid and safe docking, ensure the effective connection between flights and improve the capacity and service efficiency of airport. The minimum walking distances of passengers, the minimum idle time variance of each gate, the minimum number of flights at parking apron and the most reasonable utilization of large gates are selected as the optimization objectives, then an efficient multi-objective optimization model of gate assignment problem is proposed in this paper. Then an improved adaptive particle swarm optimization(DOADAPO) algorithm based on making full use of the advantages of Alpha-stable distribution and dynamic fractional calculus is deeply studied. The dynamic fractional calculus with memory characteristic is used to reflect the trajectory information of particle updating in order to improve the convergence speed. The Alpha-stable distribution theory is used to replace the uniform distribution in order to escape from the local minima in a certain probability and improve the global search ability. Next, the DOADAPO algorithm is used to solve the constructed multi-objective optimization model of gate assignment in order to fast and effectively assign the gates to different flights in different time. Finally, the actual flight data in one domestic airport is used to verify the effectiveness of the proposed method. The experiment results show that the DOADAPO algorithm can improve the convergence speed and enhance the local search ability and global search ability, and the multi-objective optimization model of gate assignment can improve the comprehensive service of gate assignment. It can effectively provide a valuable reference for assigning the gates in hub airport.     

四轴飞行器平台的WiFi室内定位系统研究

在无人机应用过程中一般使用GPS进行定位,然而在室内情况下,由于受建筑物的影响无法使用GPS.因此,设计了一种在四轴飞行器平台上基于位置指纹算法的 WiFi室内定位系统,以此来解决无人机的室内定位问题.针对WiFi信号强度易受环境影响问题,在数据采集过程中添加了Kalman滤波以改进位置指纹算法.实验结果表明,改进后的算法在定位精度上有了一定提高.     

一种权系数两级自调整的融合定位精度提高方法

在分布式传感器网络节点定位技术中,使用数据融合方法以提高探测系统的检测与定位精度正成为研究的热点。提出了一种应用于分布式传感器网络中的数据融合定位算法,通过对各个传感器节点的定位信息的加权求和来进行数据融合,用来提高探测系统目标定位的精度。该算法采用两级自适应调整得到最优加权因子,首先利用线性最小均方差（LMSE）算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘（RLS）算法自适应地调整达到最优。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真,仿真结果表明：相比单节点定位,提出的融合算法的定位精度有约1—2个数量级的提高。     

一种基于蓝牙信标的室内定位系统

针对室内定位与导航服务的应用需求,使用蓝牙信标节点,构建了一种米级室内定位系统.设计了一种基于CC2540F256的蓝牙4.0信标节点,采用优化均匀部署方法完成信标的布设,在此基础上配置信标BLE协议栈进行位置标识;在安卓平台下搭建定位终端,利用三角质心定位方法实现位置估计.该系统在传统RSSI定位方法的基础上,加入阶段去噪与平滑滤波过程,用于提高测距准确度和稳定性.在实验室楼道测试环境下,平均定位精度可达1.5m,具有布设方便、功耗低和绿色环保的特点.     

融合RSSI测距定位的室内PDR算法

在室内定位系统中,针对RSSI测距定位系统接收到的信号会因环境的不确定性出现不可预测的随机变化和行人航迹推算(PDR)定位系统漂移误差长时间的累积效果,提出融合RSSI测距定位的室内行人航迹推算算法,以扩展卡尔曼滤波器实现两者定位信息的融合,获得系统的最优定位结果。仿真结果表明,该融合定位算法的平均定位误差约为0.83205 m,范围维持在0.51948 m～1.13529 m内,并在定位稳定性方面表现出良好的性能,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于Retinanet的轮毂焊缝检测定位方法

提出一种基于深度学习方法的轮毂焊缝实时检测定位方法,设计轮毂焊缝视觉检测硬件平台,阐述多规格轮毂焊缝的检测定位原理,细述基于卷积神经网络的目标检测算法Retinanet以及基于Transformer架构的目标检测算法CoTNet的原理,优化Cot结构,提出CoTx结构,从而实现便捷替换卷积神经网络中通用的卷积层。在Pytorch框架下,简化Retinanet网络,通过CoTx结构和Retinanet网络的融合对比实验来优化Retinanet网络在轮毂焊缝数据集上的检测性能。实验结果表明,用CoTx结构替换Retinanet最后的几个特征提取层,可以得到更好的检测效果。在生产现场,进行为期30天的轮毂焊缝在线实时检测,平均检测精度为99.71%,单张检测时间为7 ms,达到企业生产的要求。     

民航多点定位系统基站布局优化

针对民航机场场面监视领域多点定位系统固定形状的基站布局方式造成进出场飞机定位精度低的问题,建立监视区域内基站布局问题的数学模型。以GDOP数值工具为定位精度评判标准,利用免疫寻优算法计算得到最优的基站布局方案;将此布置基站方案与星形、T形布置基站方式进行图形和数据的对比,同时又在此布置基站方案下改变主站位置来进行数据对比。仿真结果和对比数据表明免疫寻优算法布置基站的最优性且可以显著提高飞机定位精度。