基于多维数据融合的民航无线电干扰实时监测研究及系统设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61863035
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    37.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Radio frequency spectrum is an important carrier for wireless transmission of information and the only means to achieve wireless interconnection. Radio monitoring is an important link to ensure the stable operation of various radio services. In the previous work, we found that illegal FM broadcast spurious signals will affect the pilot's communication with the ground tower. But the monitoring of this frequency band is passive monitoring, that is, after the radio regulatory department receives a complaint from civil aviation department, radio monitoring staffs begin to conduct interference search, and the search efficiency is low, which is unfavorable to the protection of civil aviation safety. If the aircraft loses contact with the tower during the landing phase, the consequences will be unimaginable. The project will be carried out based on the monitoring requirements of civil aviation band. Firstly, the fusion of aircraft flight data (Flight position, altitude, speed and signal from the pilot) and radio frequency spectrum data measured by the sensor nodes will be studied, and the sensor nodes will be integrated. Then, radio spectrum compression and processing at the sensor node will be studied to reduce the amount of data transmitted to fusion node. At the same time, coverage of the sensor nodes will be calculated and an airline within Yunnan Province will be chosen to deploy the sensor nodes. Finally, data processing will be conducted at the fusion node, and abnormal emissions will be identified through correlation analysis of time-series spectral data, with which the dynamic changes in spectrum will be tracked timely, and the purpose of actively discovering the factors that affect the safety of civil aviation can be achieved.
无线电频谱是信息无线传输的重要载体,是实现无线互联的唯一手段。无线电监测是保障各种无线电业务的稳定运行的重要环节。前期工作中我们发现非法调频广播杂散信号会影响到飞行员与地面塔台的通信,如果飞机的降落阶段与塔台失去联系,后果将不堪想象。但是对该频段的监测属于被动监测,即无线电监管部门收到民航投诉后再进行干扰查找,查找效率低,对保障民航安全不利。本项目将针对民用航空频段的监测需求开展研究,首先,研究传感节点端飞机飞行数据(包括飞行位置、高度、速度和飞行员通话信号)和地面无线电频谱数据的融合,并对传感节点进行集成;其次,研究传感节点端频谱数据的压缩和处理,以减少数据传输量,同时,计算传感节点的覆盖并以一条省内航线为进行部署;最后,在汇聚节点端进行数据处理,通过对时间序列频谱数据的关联分析发现异常,实时掌握频谱变化动态,达到对影响民航安全的因素进行主动发现的目的。

结项摘要

对谱传感节点设备进行了设计和集成,并在获取数据的基础上,针对非法调频广播影响民航安全的问题开展了研究工作。主要包括以下几个方面:(1)设计和集成了由ADS-B 接收机、宽带接收机、GPS 接收机、视频监控模块、有线 /4G 路由器、数据处理、分析和控制模块组成的谱传感节点。开发了应用程序接口,实现了多维数据的融合,能够同时获取和提供调频广播频段(87-108MHz)地面无线电频谱数据和航空无线电频段(108-136 MHz)广播数据。在此基础上,针对非法调频广播影响民航安全的问题,开展了信号检测、识别和监测系统设计开发等研究工作。(2) 在信号的检测与识别方面:提出了基于音频和噪声声学特征的调频广播台站识别方法,该方法有效模拟了无线电监测人员收听广播并记录非授权发射台频率的过程,识别率接近100%,达到对非授权台站进行智能化监测的目的,设计了谱传感节点和系统,并在昆明和红河州13个县市进行了规模化部署和试运行;提出了基于KNN辅助的混合能量检测方法和基于时间序列预测的识别方法,为发现利用授权频段空闲进行非法广播发射的情况提供了一种解决思路;针对无线电监测中,除需要判断某个频段是否有信号出现之外,还需要对信号进行识别分类的问题,提出了将卷积注意力模块与长短期记忆网络和时间卷积网络结合起来通过二分类实现信号检测,以及基于多分类实现信号识别的方法;研究了通信信号的分类,提出了基于Inception网络和CNN结合的自动调制分类识别方法;基于飞行数据开展了基于多特征融合的延误预测研究。 (3)对ADS-B信号的监测范围进行了计算和分析,以昆明、普洱、西双版纳航线为例,结合地形对航线上调频广播台的覆盖进行了仿真,基于对谱传感节点采集的飞机飞行数据和地面无线电频谱数据的存储和处理,设计了由多个谱传感节点组成的监测系统,达到了掌握频谱动态和信号检测的目的。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(3)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(16)
专利数量(3)
Spectrum Monitoring of Radio Digital Video Broadcasting Based on an Improved Generative Adversarial Network
基于改进的生成对抗网络的无线电数字视频广播频谱监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Radio Science
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    X. Y. Wang;J. J. Yang;L. Zhang;Q. N. Lu;M. Huang
  • 通讯作者:
    M. Huang
Design of open devices based on multi-folded transformation optics
基于多重折叠变换光学的开放器件设计
  • DOI:
    10.1088/2399-6528/ab8266
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    J. Phys. Commun
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    C. F. Yang;M. Huang;J. J. Yang
  • 通讯作者:
    J. J. Yang
FM Broadcast Monitoring Using Artificial Intelligence
使用人工智能的 FM 广播监控
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Radio Science
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    M. Huang;D. R. Yang;D. Zhu;M. X. Yang;J. J. Yang
  • 通讯作者:
    J. J. Yang
基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    盛恒;黄铭;杨晶晶
  • 通讯作者:
    杨晶晶
基于Wi-Fi信号的入侵检测机理及实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    电子技术应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾正;张六;陈俊昌;黄铭;杨晶晶
  • 通讯作者:
    杨晶晶

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其他文献

淮海城市群的城市中心性分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    乔沙沙;欧向军;杨晶晶;顾雯娟
  • 通讯作者:
    顾雯娟
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩文贝;刘莹露;万毅刚;孙伟;涂玥;杨晶晶;吴薇;何伟明;姚建
  • 通讯作者:
    姚建
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    李研;周晓吉;沈舒苏;杨晶晶;白仁碧
  • 通讯作者:
    白仁碧
Interdiffusion performance and oxidation behaviours of NiCrAlY/Al coatings on γ-TiAl
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Surface Engineering
  • 影响因子:
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  • 作者:
    缪强;梁文萍;杨晶晶;姚正军
  • 通讯作者:
    姚正军
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国中药杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴薇;黄燕如;万毅刚;杨海明;毛志敏;杨晶晶;石格;孙伟
  • 通讯作者:
    孙伟

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杨晶晶的其他基金

边境区域无线电异常信号监测方法研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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