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[发明专利]一种基于时空图卷积网络的空域扇区复杂度预测方法-CN202210755854.5有效
发明人：杜文博;李碧月;徐敬仁;郭通;张学军 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时空图卷积网络的空域扇区复杂度预测方法，用于空中交通环境预测。本发明方法首先获取空域扇区数据集，基于扇区之间的中心距离和航班流量构建扇区的拓扑图，计算扇区的邻接矩阵；然后搭建空域扇区复杂度预测模型，预测模型包括两个时空卷积模块、输出层和分类层，时空卷积模块包括两个门控卷积神经网络和一个图卷积神经网络；利用空域扇区数据集对预测模型进行训练，将实时获取的空域扇区的复杂度因子输入预测模型，预测未来时刻的扇区复杂度。本发明考虑了多扇区之间的空间邻接关系，能够利用图卷积网络充分挖掘空域复杂度的空间特征，提取到空域复杂度在扇区拓扑网络上的传递规律，大大提升对未来空域复杂度的预测效果。
一种基于时空图卷网络空域扇区复杂度预测方法

[发明专利]一种基于多目标优化的空域复杂度调控方法-CN202211194473.0有效
发明人：杜文博;李碧月;赵浩然;郭通;李宇萌 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明涉及空中交通管理领域，具体为一种基于多目标优化的空域复杂度调控方法，包括将给定的划分空域利用Voronoi图建模扇区的基础形状切分，得到多个多边形扇区单元；得到初始种群，设定约束条件后通过目标函数为各扇区空域复杂度的标准差和整体空域的协调负载值的多目标优化算法对初始种群进行优化，得到帕累托平面并选取当前最优个体调整得到第二种群；再次利用多目标进化算法对第二种群进行优化，从对第二种群进行优化后得到的帕累托前沿面中选取当前最优个体作为最终的扇区表示，本方法满足流量变化时空中管制资源分配的需求，为空域复杂度调控问题提供了有效稳定的解决方案。
一种基于多目标优化空域复杂度调控方法

[发明专利]一种基于深度无监督学习的空域复杂度评估方法-CN201911258728.3有效
发明人：杜文博;曹先彬;李碧月;朱熙;李宇萌 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度无监督学习的空域复杂度评估方法，用于空中交通管制。本发明包括：采用堆叠式自编码器模型的深度学习网络来建立空域复杂度评估模型，将输入的空域复杂度指标因子进行低维嵌入表示，利用得到的低维嵌入点获取空域复杂度的聚类质心；本发明利用低维嵌入点的软指派分布和真实指派分布来构建代价函数，对所建立的模型采用梯度下降法进行训练，获得训练好的空域复杂度评估模型以及三个空域复杂度的聚类质心，用于评估当前空域复杂。本发明不依赖空中交通管制员标定标签，使用无监督的方法对空域扇区数据进行复杂度分类，大大降低了人力物力成本，同时实现空域复杂度数据的准确挖掘，使得评估结果更加准确。
一种基于深度监督学习空域复杂度评估方法

[发明专利]一种基于无监督学习的空域复杂度分类方法及装置-CN201910248306.1有效
发明人：曹先彬;杜文博;朱熙;李碧月;李宇萌 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于无监督学习的空域复杂度分类方法和装置，属于空域态势评估分类技术领域，包括如下步骤：步骤一，收集待处理的空域态势样本集；步骤二，去偏差并标准化空域态势样本集；步骤三，对空域态势样本集进行PCA降维处理；步骤四，对低维度样本集进行k‑Means聚类处理；步骤五，定义聚类后数据簇的复杂度类别。装置包括：样本输入模块；特征提取模块；特征降维模块；原型比对模块；复杂度输出模块。通过本发明进行空域复杂度的评估，不依赖于标定的先验知识，能够直接学习空域态势数据的内在特征及结构，使空域复杂度的分类具有可解释性，大大降低标定数据的人力和时间成本。
一种基于监督学习空域复杂度分类方法装置

[实用新型]一种便携的空气净化装置-CN202020473340.7有效
发明人： 李碧月 -专利权人： 李碧月
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： F24F13/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携的空气净化装置，包括箱体和固定板，所述箱体的一侧外壁插接有吸风斗，且吸风斗的一端插接有储料箱，所述储料箱的底部外壁插接有排污管，且储料箱的顶部和底部内壁均设置有过滤网，所述储料箱的一侧外壁插接有吸风管，且吸风管的一端插接有抽风机，所述箱体的一侧外壁设置有支撑杆，且支撑杆的一端设置有滑轮，所述固定板的一侧外壁设置有背带，且固定板的一侧外壁设置有安装板，所述安装板的一侧外壁开有滑槽。本实用新型在人们需要对装置进行移动和搬运时，人们可以通过背带将装置背负在肩上，同时在人们移动的过程中，通过滑轮在滑槽内部的滑动，可以使人们在搬运的过程中更加的省力。
一种便携空气净化装置

[发明专利]一种大规模四维航迹动态预测方法及装置-CN201811020348.1有效
发明人：曹先彬;杜文博;陈薏充;李碧月;刘妍 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模四维航迹动态预测方法及装置，属于航空航天技术领域。该装置包括信息获取模块，数据预处理模块，轨迹聚类模块，动态数据接入模块，识别与预测模块和结果反馈模块；信息获取模块对航空数据进行采样构成航迹序列；数据预处理模块去除每条航迹序列上的噪声点，并对去除了噪声点的航迹序列进行重采样，轨迹聚类模块对航迹序列进行聚类；动态数据接入模块接入实时数据，得到等时间间隔的四维向量构成航迹序列；识别与预测模块识别为异常飞行方式并进行轨迹预测。结果反馈模块将实时航迹预测及异常识别情况上报给空中交通管理部门，指导航班在空域中运行。本发明实现空域的平稳安全运行，具有非常重要的意义。
一种大规模航迹动态预测方法装置

[发明专利]一种基于多智能体强化学习的路径规划方法-CN201811032979.5有效
发明人：曹先彬;杜文博;李碧月;李宇萌;刘瑜 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多智能体强化学习的路径规划方法，属于飞行器技术领域。首先建立空中飞行环境的全局状态划分模型，初始化全局状态转移表Q‑Table₁，随机选择某行的全局状态，作为起始状态s₁。在当前状态s₁所有的列中，利用ε‑greedy算法选择某个列记为行为a₁；利用选定的行为a₁，在全局状态转移表Q‑Table₁中得到当前状态s₁的下一个状态利用Q‑Learning算法的转移规则更新全局状态转移表Q‑Table₁中，当前状态s₁以及行为a₁所对应的具体元素值；更新进入内层循环，采用Q‑Learning算法得到更新后的状态s₁所对应的局部规划路径。外层循环的迭代次数自增1直到N₁，完成飞行器在空中的全局路径规划。本发明使得飞行器能适应不同环境的要求，提高飞行器的生存率和任务完成率，提高强化学习的收敛速度。
全局状态强化学习飞行器多智能体路径规划算法飞行器技术领域全局路径规划生存率规则更新局部规划空中飞行内层循环起始状态任务完成随机选择外层循环初始化迭代更新收敛

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