关键词： 智慧机场   物联网   数据处理   规则引擎   规则网络  

摘要： 本论文源于国家重点研发计划“机场飞行区设施智能监测与互联”(No.2020YFB1600104)。物联网技术在智慧机场的数字化转型中发挥着越来越重要的作用。机场部署的物联网设备数量显著增加,使得机场运营得以全面掌控和管理,但物联网数据的爆炸式增长,使得机场物联网数据处理方面的问题逐渐显现,如数据收集实时性、全面性较差,应对业务变化耦合性较高,数据处理性能较差、数据利用率低等。因此,本论文紧紧围绕机场物联网的业务场景,设计并实现了基于机场物联网管控中心的数据处理系统,并对系统的功能及性能进行了测试与验证。 本论文的主要工作如下: (1)针对当前国内外机场物联网数据处理方式,分析了实时数据及非实时数据收集、数据结构化和规则引擎等技术,重点分析了规则引擎的运行机制及匹配算法。 (2)在深入分析系统功能需求的基础上,设计了一种机场物联网管控中心数据处理系统的总体实现方案,具体包括数据收集、整合处理和分析利用等模块。为了保证机场实时性高,数据全面的要求,数据收集模块采用实时监控消息队列遥测传输协议(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)传输的重要数据并辅助非实时全面数据收集的方式。同时本文分析了传统日志收集ELK技术的不足,设计了基于Filebeat的ELK非实时日志数据的收集单元。为保证业务的灵活配置及与系统解耦,设计规则引擎动态配置规则,使得数据处理系统可以根据不同的业务进行数据处理。为解决数据格式众多、数据存储困难等问题,利用结构化技术将数据解耦存储,并利用规则引擎处理速度快,实时性高的优势,对数据进行智能处理。同时对数据存储与检索数据库Elasticsearch进行集群化部署,保证系统的可靠性。 (3)为提高系统的数据处理性能,在规则网络方面提出了一种基于规则差异的并行化子网络规则组网方式,在数据源分类方面提出了一种基于设备运行数据差异的降维K-Means聚类分簇算法。并行化子网络方式利用规则所属设备的不同,将规则进行分类,从而建立并行的规则子网络,提高了系统的并行性,同时对网络的规则节点采取过期管理机制优化系统内存消耗。本文提出的数据源分簇算法根据不同类设备运行数据的差异将设备分簇,有效减少了每一次匹配的数据量,同时也有效减少了无关数据的重复匹配。之后对优化后的规则引擎进行了性能分析,性能分析实验结果表明,本文优化的规则引擎能够有效减少规则组网以及数据匹配的时间,并且可以降低工作时的内存消耗。 (4)研制完成了机场物联网管控中心数据处理系统,进行了功能与性能测试且通过第三方测试,与机场物联网管控中心其它功能模块进行了系统联调,验证了设计方案的可行性。测试结果表明,本文设计并实现的机场物联网数据处理系统符合预期设计的需求,在压力环境下也可以发挥稳定的性能。

关键词： GNSS-R   原始中频数据   高分辨率DDM   河流流速检测   湖泊边界检测  

摘要： 地球反射全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）信号可由地基、机载或专用轨道星载接收机接收,用于遥感和地球观测目的。近年来,GNSS-R（Global navigation satellite system reflectometry technology）实验任务大多只能提供GNSS-R Level-1（L1）数据即信号反射功率的延迟多普勒图（Delay Doppler Maps,DDM）作为主要数据产品,由于其时空分辨率较低且固定,已不能满足目前高精度的反演需求。除了DDM产品外,其中一些GNSS-R任务实验还收集了大量的原始中频（Intermediate Frequency,IF）数据,原始中频数据是指在模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）之后和任何数字处理之前记录的原始卫星信号样本的数据流。这些原始中频数据的未处理性质为探索GNSS反射测量（GNSS-R）技术在先进地球物理应用提供了独特的机会。相较于GNSS-R L1 DDM产品数据,使用软件定义的接收机对GNSS-R的原始中频数据进行处理,可以提取出更多的潜在信息（如干涉载波相位观测值、残差多普勒观测值等）,挖掘更多的反射面物理特性信息,获得更高分辨率的跟踪相关结果,反演结果具有更高的精度和更高的时空分辨率。本研究以GNSS-R原始中频数据为基础进一步获取高时空分辨率、高精度的信号特征量进而实现GNSS-R高精度反演,以目前本课题组实施的岸基GNSS-R河流流速项目实验数据和公开的星载GNSS-R原始中频数据为依托,以岸基平台下河流流速检测与星载平台下湖泊检测为科学目标,旨在提取GNSS-R反射信号中的物理反演特征、提升GNSS-R反演精度、挖掘更多GNSS-R应用可行性。本文主要研究工作和贡献如下:（1）给出了岸基实验条件下GNSS直射信号和反射信号捕获跟踪方法以及直射/反射信号之间码片延迟和载波相位观测值延迟的精确提取算法。（2）针对GNSS-R星载遥感卫星原始反射信号高动态性、低信噪比的特点,将二阶锁频环辅助三阶锁相环的闭环跟踪方法运用于GNSS-R原始反射中频数据的处理上,成功对星载实验条件下(以CYGNSS（cyclone global navigation satellite system）,TDS-1（Tech Demo Sat-1）为例)的原始中频数据实现了跟踪。对于CYGNSS,分别给出了使用CYGNSS原始中频数据对海洋和陆地表面的反射事件进行相关后生成DDM的结果,使用皮尔逊相关系数定量地对CYGNSS原始中频数据的相关结果与对应的L1 DDM进行验证。其中,海洋反射事件的皮尔逊相关系数为0.976,陆地反射事件的皮尔逊相关系数为0.807,均表现出高相关性。对TDS-1原始数据相关结果分析,分别给出了其海面反射事件和海冰反射事件的相关结果,定性分析相关结果符合菲涅尔反射原理。CYGNSS和TDS-1的结果证明了使用本文设计的跟踪环路,实施对星载实验条件下的GNSS-R原始中频数据解调的泛用性,使用该方法可以生成更高分辨率的DDM,为后续星载实验条件下的高分辨率反演奠定了基础。（3）在实现对岸基平台下GNSS-R原始中频数据解调与跟踪的基础上,本研究使用基于载波相位观测值的河流流速反演模型。干涉相位是多普勒频率的积分。通过第一章介绍的闭环跟踪方法对GNSS-R原始中频数据集进行跟踪处理,得到河流流动产生的多普勒频移观测值,进而实现速度反演。实验数据为本课题组于2021年4月22日,在江苏省南京市大胜关长江南岸进行了近两个小时的岸基河流实验数据。在使用GPS L1频段GNSS-R原始中频数据实现河流流速反演后,进一步实现了BDS B1I GEO卫星与IGSO卫星的联合反演,验证了利用BDS反射信号反演河流流速的可行性。与实际河流流速相比,GPS L1 PRN4（第一阶段）反演精度可达0.028 m/s（平均绝对误差,MAE）和0.036 m/s（均方根误差,RMSE）。BDS GEO 2反演精度可达0.048 m/s（MAE）和0.063 m/s（RMSE）,BDS IGSO 10反演精度可达0.061 m/s（MAE）和0.073 m/s（RMSE）。进一步分析实验环境表明,卫星高度角变化率和镜面点与流量表的距离对河流流速反演精度有一定的负面影响。镜面点被障碍物阻挡或距离测速仪太远,都可能导致MAE和RMSE的不确定误差。无论是卫星高度角还是信号强度都与反演精度没有明显的相关性,这与理论原理是一致的。（4）在实现对星载平台下CYGNSS、TDS-1原始中频数据解调与跟踪的基础上,本文首次使用CYGNSS原始中频数据,使用第一章对星载平台下GNSS-

关键词： 物联网   调速器   试验台   数据处理   数据传输  

摘要： 随着传统制造业朝着智能化、信息化、数字化方向发展,在工业测试领域,发展基于物联网思维的数字化试验平台成为未来的重要趋势。其中调速器作为内燃机的一个重要零部件,其测试环节在整个内燃机研发、生产制造中都是必不可少的。传统的内燃机调速器试验台多是单机独立工作的模式,缺乏联网的功能,这使得试验人员在组合分析不同试验台来源的数据和远程查看试验数据时,较为不方便。 针对这一问题,本文在传统内燃机调速器试验台的基础上结合物联网的技术设计了调速器试验台数据传输处理系统。系统下位机以单片机为总控制器,利用磁电转速传感器采集转速数据,采用触摸屏作为下位机的人机交互模块,负责控制试验的开始、结束、数据上传及设置试验信息等,通过Wi-Fi无线通信的方式与服务器之间实现数据传输。将数据存入云端数据库后,试验相关人员即可在Web端的试验数据查询系统中查询调速器试验台的历史试验数据及数据处理结果。本文系统设计的主要内容如下: (1)根据系统需求设计了转速采集与传输模块的电路,其中包括系统电源电路、转速信号采集电路、单片机与Wi-Fi通信模块以及单片机与触摸屏之间的通信电路,并依据硬件电路设计完成了相应的软件程序开发,实现了调速器试验台数据的采集和无线传输功能。同时在服务器端编写相应程序,实现接收Wi-Fi模块传来的数据和将数据存入数据库中的功能。 (2)结合系统数据存储需求和数据库表的设计原则,完成了数据库表的设计。同时,为提高数据检索的速度,完成了数据库索引的创建;为保证试验数据的安全性,介绍了数据库备份与恢复的方法。 (3)结合试验人员对试验数据查询的实际需求,本文采用B/S的软件架构,基于MVC的设计理念,设计了调速器试验台数据查询系统Web应用软件,完成了历史试验数据条件检索功能、数据可视化功能。并且通过分析调速器性能指标的数据处理方法后,在后端编写相应程序算法,实现了试验数据的自动分析、处理功能。 使用本系统对传统调速器试验台进行优化升级后,试验人员可以轻松组合分析不同试验台来源的数据,可以远程查看历史试验数据并直接得到数据分析、处理的结果。本设计大大提高了调速器试验的效率,解决了不同试验台来源的数据难以整合分析的问题,提高了调速器测试过程中数据在各级各层之间的传输能力,提高了调速器试验平台的数据共享和快速检索历史数据的能力。

关键词： NFV网络   多层网络管理   故障检测   数据处理   时间序列  

摘要： 5G技术的出现以及用户对网络服务质量等方面日益严格的要求,推动了传统电信业务提供商的技术变革,网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术应运而生。NFV是5G应用与发展的核心技术,它实现了网络软件与硬件设备的解耦,分离了网络功能层与专有硬件层,将传统电信网络抽象成为由虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)层和基础设施(NFV Infrastructure,NFVI)层构成的多层网络,从而可以在统一管理的虚拟资源之上灵活部署各种VNF。这一技术减少了业务提供商在大型物理基础设施上的支出以及维护、升级、修理所耗费的时间与金钱成本,但也让NFV网络具有了高动态性、层间不可见性、网络组件复杂性等特点,上述特点给NFV网络的故障管理带来了极大挑战。 NFV要求高效和灵活的网络管理,其中依靠人工智能技术的自动化监控已经成为管理未来网络的共识。NFV网络中的故障主要发生在虚拟机(Virtual Machine,VM)和硬件设备中。对NFV进行故障诊断时,需要从海量数据中迅速识别性能正在降低的VNF、VM或硬件设备,以尽快恢复网络的正常运行。本文使用逐层处理策略检测NFV网络故障,以解决VNF层网络信息对NFVI层不透明的问题,主要内容如下: (1)NFV网络故障诊断模型与算法综述。系统分析了NFV多层网络的特性所带来的网络故障管理问题,在此基础上阐明本文的选题意义,提出了NFV网络故障管理的改进方向。然后针对现有的NFV故障诊断方法,总结归纳了各类方法的优缺点。 (2)NFV网络架构概述与故障数据预处理。介绍了NFV多层网络的整体架构,并讨论了NFV产生的故障数据类型。然后针对NFV中每层网络的特点,选择不同方法对收集到的原始监测数据进行了预处理,删除识别到的无关特征变量。此举提高数据集的质量,降低了后续模型学习的时间成本。 (3)NFV网络的VNF层(上层)故障检测算法研究。针对VNF层上任务分配的高动态性,保留数据的时序性特征,使用动态时间扭曲方法衡量两个时间序列之间的相似度。通过训练正常状态下的历史时间序列,得出VNF服务处于正常情况下两个时间序列之间的相似度,在训练完成后使用统计方法为不同VNF设定相应的故障阈值。在故障实时检测阶段,对未知输入序列进行相似度计算,并使用基于滑动窗口的方法对VNF层服务进行故障诊断。仿真结果表明,对于VNF层不同的服务类型,该故障检测算法均可达到一定准确度和效率。 (4)NFV网络的NFVI层(底层)故障检测算法研究。针对NFVI层故障发生位置的多样性设计了故障检测算法,对主机故障、VM故障、主机间链路故障、主机与VM之间的故障进行了全面的检测。主要基于极端梯度提升方法构建NFVI层的故障检测模型,改进了方法的损失函数以优化模型的节点划分过程,并结合交叉验证与网格搜索方法调整参数以优化学习模型。大量的仿真实验表明,该算法与现有的NFVI层故障检测算法相比,在准确率、均方误差、训练时间等性能上均有明显的提升,可对NFVI层发生的故障进行有效地检测。

关键词： 发动机工况试验台   多系统对象   数采系统   数据处理   Visual C++  

摘要： 航空发动机工况试验台是模拟发动机零部件实际工作状况的试验设备,试验台往往要做多组迭代对比试验并产生大量的试验数据,对数据处理软件设计是发动机工况试验台研制中的关键一环。本文以航空发动机工况试验台为研究对象,针对目前工况试验台测控系统及数据处理要求,开展了面向多系统对象的发动机工况试验台的数采系统设计研究,在重点对试验台数采软件进行分析研究的基础上,基于Visual C++开发了一款试验台数据采集系统操作软件(数采软件)。(1)首先,综合考虑发动机工况试验台的数采系统总体框架以及对数采软件功能需求进行分析,确定分系统对象及其控制器,分别由DOLI控制器对力加载、位移变形进行控制,由可编程逻辑控制器(PLC)对气压、温度进行调节,则数采软件与PLC、DOLI系统进行对接。(2)采用多线程技术和单例模式相结合的方式,即每个系统作为一个单例模式对象存在于数采软件中,确保资源独享且运行独立,实现了发动机工况试验台数采软件系统高效可靠地协同温度控制系统、空气控制系统、压板控制系统、防护罩控制系统等多类型对象完成操作控制、数据采集及处理的工作,解决多设备耦合控制的问题,避免单线程工作中某一设备引发总系统故障问题。(3)根据DOLI系统在多线程场景下具有心跳检测机制特点,采取在工作线程中创建消息队列、发起心跳应答机制保活、为DOLI回调接口建立事件消息转移机制、添加数据流转日志无需中断运行即可问题定位等措施。(4)提出一种类开放式系统互联(OSI)模型的通信分层架构用于数采软件和PLC的通信,使PLC与目标应用层呈现一种松耦合的关系,实现目标应用的可移植,简化现场调试流程;并通过配置文件解耦各系统的封装数据块与数采软件界面,实现所需参数灵活显示。(5)最后,开发了试验方案自动加载功能,实现一键式自动试验和数据自动归类处理效果,并通过消息队列的方式简化试验过程自动控制功能的逻辑设计,避免总控逻辑臃肿。根据试验数据处理需求,在数采系统中增加自动报表功能,采用可扩展标记语言(XML)技术实现了报表的灵活设计,实现对试验数据的自动分析和处理,提高试验台数字化能力。本文设计的数采软件系统在多个发动机工况试验台的研制中得到了应用,对提高发动机工况试验台的数字化程度、简化试验操作流程、便利试验人员操作、大幅提升试验效率具有重要意义,对相关数据采集处理技术的应用具有一定推广价值。

关键词： 通用航空   电子飞行包   数据处理   可视化  

摘要： 在智慧民航快速发展之际,通用航空产业取得了显著进步。近年来,国家一直致力于推进通用航空领域的开放,并加速该产业的改革。作为民航信息化的关键组成部分,电子飞行包已在运输航空领域取得初步成功,但在通用航空领域尚未普及。国内通用航空所使用的电子飞行包大多由第三方公司开发维护,缺少具有自主知识产权的电子飞行包。当前国内通用航空使用的电子飞行包存在数据传输不及时,数据安全难以保障,可视化效果不佳等问题。这不仅未能减轻飞行员的负担,还增加了飞行安全风险。因此,本文使用i OS平台的Xcode作为开发工具,结合i OS最新开发技术,对电子飞行包各关键技术进行深入研究,并设计出了适用于通用航空的电子飞行包系统。主要工作如下:(1)结合国内外电子飞行包的设计经验,首先对通用航空电子飞行包系统进行需求分析,然后从总体架构和业务流程两方面进行设计,最后实现了各系统主要功能模块。(2)设计出适用于通用航空对数据处理与数据传输方法。提出以XML为中间数据格式的数据交换模型,利用Alamofire实现数据传输。(3)分析了可视化在通航EFB中的设计原则,提出可视化在通航EFB中的设计思路,并根据设计思路得到可视化设计方法。(4)基于Swift UI对系统各模块进行详细设计,实现了各模块的具体功能,完成了各关键技术与核心技术的集成。测试结果显示,本文通过对关键技术研究设计,实现通用航空电子飞行包系统,有效解决了飞行员面临的多项问题,优化了使用流程,为我国通航电子飞行包的发展提供了新思路。

关键词： 水下滑翔机   卷积神经网络   自噪声分类   海洋环境噪声特性   海面风速  

摘要： 声波作为海洋中唯一可进行远距离传输的能量形式,是水下目标探测、水下通讯和导航等方面的唯一有效辐射能。海洋环境噪声是海洋中的固有声场,包含了海面风速、降水等丰富的环境信息;同时也是水声信道中的一种干扰背景场,影响水声设备的声通信能力。所以对海洋环境噪声进行长时间、大范围的连续观测具有重要科学意义及工程实用价值。水下滑翔机是一种新型水下无人潜航器,在海洋环境噪声观测上具有活动范围大、功耗低和机动性强等优势,但是水下滑翔机各类自噪声作为干扰源会对海洋环境噪声的观测带来影响。因此本文以“海燕-L”水下滑翔机在印度洋东南海域实测的声学数据为研究对象,主要做了以下研究:改进传统Le Net-5神经网络实现水下滑翔机自噪声的分类研究。先分析了自噪声的组成及其时频域特性;针对自噪声信号通过梅尔滤波器组不同频带所表现出不同能量特征信息的特点,共截取了5580段各类自噪声数据,提取对数梅尔谱图特征,再转化为灰度图作为模型的输入。通过多次实验,不断改进神经网络结构,调整模型的参数设置,搭建了一个新的神经网络模型:卷积层的层数为3层,各层的深度分别为16、32、64个5×5的卷积核;并且在每个卷积层和全连接层后使用Re LU激活函数;采用Adam梯度下降算法来更新神经网络的权重参数,初始学习率为0.001,下降因子设置为0.3,此时的模型经过50轮迭代后最高准确率可达到96.36%,但存在过拟合。针对模型的过拟合现象,在全连接层中加入Dropout操作,这明显的消除了分类准确率曲线振荡的现象。在经过100轮的迭代,和改进前的82.47%的分类准确率相比,改进后的模型最终取得了98.06%的分类准确率。对水下滑翔机自噪声分类后,在观测到的原始声学数据中截取出没有自噪声影响的海洋环境噪声数据,同时根据NCEP海面风速再分析数据。先分析了整个观测期间海洋环境噪声的时频域特性;由于每个环境噪声数据段所处深度都是变化的,然后分析了环境噪声谱级与深度的变化关系;最后定量计算了环境噪声谱级与风速的相关系数,并对二者做线性拟合分析,得到如下结论:环境噪声谱级与海面风速的变化趋势具有较强的一致性,即海面风速大小对环境噪声谱级起主导作用;海洋环境噪声谱级受深度变化的影响较小,在分析水下滑翔机观测的海洋环境噪声风关特性时可以忽略深度变化带来的影响;在小于4 k Hz的频段内受水下滑翔机所搭载温盐深仪(CTD)泵噪声影响,相关系数在0.2以下,在6-10 k Hz频段内相关系数达到0.8左右的高度相关;在5-20 k Hz频段内,环境噪声谱级与海面风速拟合曲线呈线性函数关系。海洋环境噪声谱级随着风速增大而增大,随着中心频率增高而逐渐降低,并且频率衰减平均5 d B左右。

关键词： 挂载式轨检仪   轨道几何形位   同步采集   数据处理   组合导航   里程定位  

摘要： 及时准确地掌握轨道几何形位对保证列车行车安全至关重要。现有的检测方式存在检测成本高、检测设备利用率低、检测周期长、占用天窗等问题。挂载式动态轨道检查仪(挂载式轨检仪),能方便装卸于运营列车上实现多频次动态检测。论文设计其数据采集系统并研究多传感器数据采集方法和测量数据处理方法,研究基于GNSS/INS信息融合的列车里程定位方法,验证系统可靠性和检测结果准确性。论文主要工作:(1)分析挂载式轨检仪检测原理,设计其系统总体结构和数据采集系统,提出轨道几何形位解算和列车里程定位的测量数据的要求。(2)分析检测项目和检测精度的需求,调研现有测量方法的优劣和传感器特点等,研究数据采集硬件系统的设备选型。结合硬件电气特性和安装要求,集成检测设备于方便装卸和操作的车下车上设备箱内。考虑铁路环境影响与铁路限界要求,设计安全稳固且灵活的设备箱安装方案,建立设备箱体有限元模型,研究安装可靠性检算。(3)针对挂载式轨检仪传感器多、同步采集难度大、数据时空一致性要求高的问题,设计同步控制器实现多线程多通道同步采集;基于多传感器数据时间同步对齐算法实现检测数据在同一采样时刻点对齐。通过多传感器数据采集测试,验证了采集方法、时间对齐方法的有效性和检测数据在时间上的一致性。研究测量数据处理方法,为轨道几何形位解算和列车里程定位提供数据基础。(4)提出基于GNSS/INS信息融合的坐标定位方法,并通过车载试验,验证了该方法可以实现GNSS信号失锁状态下的坐标定位。研究里程匹配方法,实现列车里程准确定位和多源检测数据在时空多维度上的高一致性。(5)在准池铁路上应用挂载式轨检仪,在线采集数据和离线处理数据,现场验证结果表明:挂载式轨检仪数据采集系统运行稳定、数据准确、算法可靠。

ISBN: (纸本)9787040613810

关键词： 海空协同   多波束   机载激光LiDAR   数据融合  

摘要： 随着我国建设海洋强国战略的提出,海洋测绘工作的重要性愈发凸显。海空协同测量系统利用多波束声呐和机载激光雷达可获得陆海交界处高密度三维点云数据,实现陆海地形数据的无缝拼接。然而海陆协同测量系统发展时间较短,存在系统集成困难,多传感器坐标系统不匹配,测量方式复杂等不足,据此,本文通过探讨海空协同系统的组成及工作原理,研究多传感条件下的数据处理方法,开展多源数据融合试验,最终将机载激光系统和多波束系统的坐标统一,并将二者点云融合成一体化点云成果,为后续研究海空协同一体化测量做了铺垫。 本文主要研究内容及成果如下: (1)阐述了多波束测深和机载激光雷达探测的原理及系统组成,分析了两种测量方法的适用性,对本文的实验数据来源和设备做了相关的介绍,提出了一套海空协同测量的可行性方案。 (2)研究结合优化统计的布料模拟点云滤波方法。分析了机载Li DAR的点云数据结构将点云数据与POS数据联合处理获得三维点云数据,针对机载激光点云提出一种结合优化统计的布料模拟滤波方法,最后开展试验验证了该滤波算法可有效提高激光点云滤波的精度。 (3)研究综合改正偏差对多波束数据精度的影响。介绍了多波束测深系统的数据格式及通用的多波束点云滤波算法,对多波束数据水深改正算法、换能器偏差补偿方法和声速剖面改正方法进行分析,总结获取完整的多波束数据偏差改正流程,最后通过试验验证了总结偏差改正方法对提高多波束数据精度的有效性。 (4)研究基于TrICP改进算法和3D-NDT算法的多源点云数据融合方法。将多波束点云与激光点云数据归算至同一坐标系下,构建多源点云数据统一空间基准,然后分析ICP、Tr ICP和3D-NDT等多种点云融合算法的适用性,最后开展点云融合试验优选点云融合方法,验证了Tr ICP算法和3D-NDT算法在多波束点云和激光点云数据融合工作中的有效性。