飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM...飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络捕获时间序列飞行数据对时间的依赖性,研究了一种多步滚动预测策略来预测飞机着陆距离以进行实时预警,飞机着陆预测模型用于预测着陆距离。结果表明:与单步预测相比,该方法可以更好地捕捉飞行参数的时间变化。通过多组仿真实验验证基于LSTM神经网络模型的多步滚动预测方法的准确性与有效性。展开更多
分布式云存储技术为数量日益庞大的机载软件提供了新的分发与存储方式,这意味着航空公司失去了对软件的直接控制,因此机载软件安全成为了航空公司十分关注的问题。为了提高云存储环境下机载软件的安全性,提出了一种基于可信隐式第三方(T...分布式云存储技术为数量日益庞大的机载软件提供了新的分发与存储方式,这意味着航空公司失去了对软件的直接控制,因此机载软件安全成为了航空公司十分关注的问题。为了提高云存储环境下机载软件的安全性,提出了一种基于可信隐式第三方(Trusted Implicit Third Party,TITP)的机载软件审计方法对云上机载软件进行监控与管理,以确保机载软件的完整性。此外,由部署在云端的可信硬件代替用户进行审计工作,解决了可公开验证审计机制中第三方审计者不完全可信的问题,并以日志的方式记录审计结果以供用户查询。运用可信硬件进行完整性验证不仅降低了用户计算成本,而且缩短了用户在线时间。与其他可信隐式第三方审计方法进行实验对比,所提方法在审计计算过程中节省了10%的时间消耗。展开更多
在自由飞行的环境下,为解决飞行冲突探测与解脱(conflict detection and resolution,CDR)问题,提出一种基于高度层、航向和速度调配的综合解脱方法,并将多agent系统(multi-agent system,MAS)的分布式技术与启发式算法相结合,进行问题求...在自由飞行的环境下,为解决飞行冲突探测与解脱(conflict detection and resolution,CDR)问题,提出一种基于高度层、航向和速度调配的综合解脱方法,并将多agent系统(multi-agent system,MAS)的分布式技术与启发式算法相结合,进行问题求解.首先设计了分布式MAS框架结构,然后建立了飞行冲突探测模型,高度层调配模型及航向、速度调配模型,最后,综合运用了基于合同网协议的分布式算法和自适应遗传算法进行问题求解.仿真实验表明,所设计的MAS框架是可行的,同时分布式算法和自适应遗传算法的综合应用能很快找到基于高度层、航向和速度分配的近似最优解,为CDR问题提供了新的解决思路.展开更多
文摘飞机着陆阶段是各飞行阶段中风险最大的阶段之一,可能会遇到阵风、跑道入侵、硬着陆和跑道超限等不安全事件。较长的着陆距离会增加着不安全事件发生的风险。为了降低发生不安全事件的风险,利用长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络捕获时间序列飞行数据对时间的依赖性,研究了一种多步滚动预测策略来预测飞机着陆距离以进行实时预警,飞机着陆预测模型用于预测着陆距离。结果表明:与单步预测相比,该方法可以更好地捕捉飞行参数的时间变化。通过多组仿真实验验证基于LSTM神经网络模型的多步滚动预测方法的准确性与有效性。
文摘分布式云存储技术为数量日益庞大的机载软件提供了新的分发与存储方式,这意味着航空公司失去了对软件的直接控制,因此机载软件安全成为了航空公司十分关注的问题。为了提高云存储环境下机载软件的安全性,提出了一种基于可信隐式第三方(Trusted Implicit Third Party,TITP)的机载软件审计方法对云上机载软件进行监控与管理,以确保机载软件的完整性。此外,由部署在云端的可信硬件代替用户进行审计工作,解决了可公开验证审计机制中第三方审计者不完全可信的问题,并以日志的方式记录审计结果以供用户查询。运用可信硬件进行完整性验证不仅降低了用户计算成本,而且缩短了用户在线时间。与其他可信隐式第三方审计方法进行实验对比,所提方法在审计计算过程中节省了10%的时间消耗。
文摘在自由飞行的环境下,为解决飞行冲突探测与解脱(conflict detection and resolution,CDR)问题,提出一种基于高度层、航向和速度调配的综合解脱方法,并将多agent系统(multi-agent system,MAS)的分布式技术与启发式算法相结合,进行问题求解.首先设计了分布式MAS框架结构,然后建立了飞行冲突探测模型,高度层调配模型及航向、速度调配模型,最后,综合运用了基于合同网协议的分布式算法和自适应遗传算法进行问题求解.仿真实验表明,所设计的MAS框架是可行的,同时分布式算法和自适应遗传算法的综合应用能很快找到基于高度层、航向和速度分配的近似最优解,为CDR问题提供了新的解决思路.
