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- [发明专利]民用航空飞机燃油排放物排放量的估算方法-CN202211499660.X在审
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卢宾宾;董锦涛
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武汉大学
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2022-11-28
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2023-05-16
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G06F16/242
- 本发明公开了一种民用航空飞机燃油排放物排放量的估算方法，包括：对QAR数据与航班数据进行预处理；在数据库中查找并匹配各机型的典型发动机型号在LTO各子阶段的燃油流量与排放系数；根据步骤1预处理后的QAR数据建立各机型在CCD阶段的燃油消耗量关于飞行时间的关系函数；根据步骤2得到的燃油流量与排放系数以及步骤3的关系函数计算各机型在CCD阶段的排放系数；根据步骤1预处理后的QAR数据计算航班在LTO各子阶段的持续时间；根据航班数据飞行时间与步骤5得到的LTO阶段持续时间计算航班在CCD阶段的时间；计算航班在各阶段的燃油消耗量；计算航班在各阶段的各种排放物的排放量。本发明的估计精度要优于大多数技术采用的根据大圆轨迹进行燃油估计的方法。
- 民用航空飞机燃油排放排放量估算方法
- [发明专利]一种基于卡尔曼滤波的QAR数据噪声处理方法-CN202110538773.5有效
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卢宾宾;孙华波;黄荣顺
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武汉大学
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2021-05-18
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2022-08-16
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G01S19/39
- 本发明提出了一种基于卡尔曼滤波的QAR数据噪声处理方法。本发明定义t时刻状态向量、t时刻状态转移矩阵、t时刻输入传递矩阵；根据t时刻飞机状态向量和t时刻实际状态转移协方差矩阵得到t+1时刻预测状态向量、t+1时刻飞机状态预测误差协方差矩阵、t+1时刻转移状态误差协方差矩阵；根据t+1时刻转移状态误差协方差矩阵得到t+1时刻卡尔曼系数；将t+1时刻预测状态向量与观测状态进行融合得到滤波后的t+1时刻状态。本发明优点在于，考虑到了在飞行过程中关于位置信息存在的测量误差，结合运动物理模型与测量数据有效地减小了这一误差，由于利用了更多信息，减小了单一传感器存在的噪声对结果产生的影响，从而得到了误差更小的位置数据。
- 一种基于卡尔滤波qar数据噪声处理方法
- [发明专利]基于隐马尔可夫模型的低频浮动车轨迹数据路网匹配方法-CN201911192221.2在审
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卢宾宾;胡奕公
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武汉大学
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2019-11-28
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2020-04-10
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G01C21/30
- 本发明提供一种基于隐马尔可夫模型的低频浮动车轨迹数据路网匹配方法，包括对路网中的每一个道路结点，计算到其他所有结点的最短路径；设δk(j)反映从第k‑1个观测值的各个候选状态值中，转移到第k个观测值的第j个候选状态值的最大概率，ψk(j)为产生最大概率的候选状态值的序号；对第1个观测值g1，对于第候选状态值计算观测概率o1(j)，然后计算相应初始的δ1(i)和ψ1(i)；依次对于第k个观测值，求解第j个候选状态值的观测概率ok(j)，并求转移概率tk‑1,k(i,j)，然后计算δk(j),ψk(j)；当k＝N时，基于第N个观测值的所有候选状态值，求解其中表示所有候选状态值相应δN(j)中最大值，就表示相应的j值；依次向前查找，求得每一个观测值的状态值，得到轨迹的路网匹配结果。本发明可以有效地对低频采样地浮动车数据进行正确匹配。
- 基于隐马尔可夫模型低频浮动轨迹数据路网匹配方法
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