基于改进小波分解的机载位置数据降噪处理

机载经度、纬度、高度数据的精度,对保证飞机定位的精确性和飞行安全性有着重要意义。结合小波分解和经验模态分解(EMD)2种方法的优点,在小波分解的基础上,提出1种基于EMD的小波分解降噪方法。利用EMD对机载位置数据进行分解,并对高频分量用小波分解方法进行降噪处理,降噪后高频分量再结合低频分量进行重构得到降噪后的数据。以西安到长春某航班巡航阶段的机载高度数据序列为例,进行了仿真验证。结果表明,改进小波分解降噪方法与传统的小波分解降噪方法相比,信噪比提高了0.649,均方根误差减小了0.696 9,消噪效果更加明显。改进的小波分解方法在处理机载位置数据方面有着较明显的优点,可获得更精确的飞机三维数据。

基于改进的CPCNN的动态滑行路径规划算法

为提高大型机坪的场面运行效率,提出了基于人工势场和竞争性耦合神经网络(CPCNN)的滑行路径规划算法,可根据预测的航空器路径轨迹,动态调整滑行路段的虚拟路权,更新CPCNN搜索网络,确定下一个点火节点,直至目标节点点火得到动态滑行路径。算法预测了场面交通态势,可以有效分散航空器交通密度,避免交通堵塞,达到航空器运行时间最短的目的。以昆明长水机场为例,验证了算法的有效性。