时间延迟估计方法的研究进展

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基于数据挖掘的航班延误预测与分析研究

基于数据挖掘的航班延误预测与分析研究航班延误对乘客和航空公司都造成了很大的不便，因此准确地预测航班延误变得至关重要。

数据挖掘作为一种有效的方法，可以从大量的历史航班数据中提取有价值的信息，帮助我们预测和分析航班延误的原因和趋势。

首先，我们需要收集有关航班延误的数据。

这些数据可以包括航班的起飞时间、到达时间、航班号、出发地、目的地、航空公司、机型、天气情况等。

通过建立一个庞大的数据集，我们可以针对不同因素进行分析，找出与航班延误相关的关键因素。

接下来，我们可以应用数据挖掘的方法对数据进行处理和分析。

首先，我们可以使用数据清洗技术，去除不完整或不准确的数据。

然后，我们可以使用数据变换技术，将时间数据转换为可用的数值形式。

此外，我们还可以使用特征选择算法，确定对航班延误有最大影响力的特征。

最后，我们可以使用数据建模技术，如回归分析、决策树、支持向量机等，建立预测模型。

在预测航班延误方面，时间特征是最重要的因素之一。

我们可以使用历史数据来识别出相似的天气模式和时间模式，并将其应用于未来的预测。

此外，航空公司、机场和航班号也可能对航班延误产生影响。

通过挖掘这些因素，我们可以建立一个可靠的预测模型，帮助航空公司和乘客更好地规划航班行程。

除了预测航班延误，数据挖掘还可以帮助我们分析延误的原因和趋势。

我们可以通过挖掘数据中的模式和规律，找出导致延误的主要因素。

例如，恶劣的天气条件、流量过大的机场、机械故障、航空公司管理等因素都可能对航班延误产生负面影响。

通过分析这些因素，我们可以采取相应的应对措施，降低航班延误的发生率。

此外，数据挖掘还可以帮助航空公司优化航班调度和资源分配。

通过分析历史数据和市场需求，我们可以预测不同时间段的航班需求，并优化航班计划。

同时，我们还可以利用数据挖掘来优化飞行路线和机型选择，以提高航班的准点率和效益。

然而，需要注意的是，数据挖掘只是一个工具，准确的航班延误预测和分析还需要考虑其他因素，如人为因素和突发事件等。

LMS自适应时间延迟估计

LMS自适应时间延迟估计
薛丽;陈长伟;刘强
【期刊名称】《电子质量》
【年(卷),期】2010(000)002
【摘要】数字基带预失真线性化技术是一种通过在功率放大器前端引入与其幅度和相位特性相反的预失真电路使输入和输出信号在整体上呈线性关系,从而实现高频谱效率传输的一种新型线性化技术.然而,预失真电路的引入必然引起环路延时.因此,数字基带预失真线性化技术的关键问题之一就是环路延时的估计.文中研究了基于Widmw的最小均方(LMS)算法的自适应时间延迟估计的基本原理,结构,和算法,分析了这种估计方法的性能,并给出了计算机仿真结果.从仿真结果中可以看
出,LMSTDE可以精确的检测出系统的时间延迟,使功率放大器的线性化性能得到很大的改善.
【总页数】3页(P7-9)
【作者】薛丽;陈长伟;刘强
【作者单位】电子科技大学自动化工程学院,四川,成都,610054;电子科技大学自动化工程学院,四川,成都,610054;电子科技大学自动化工程学院,四川,成都,610054【正文语种】中文
【中图分类】TN92
【相关文献】
1.带约束的LMS—SCOT自适应时间延迟估计 [J], 邱天爽;王宏禹
2.几种改进的LMS自适应时间延迟估计方法 [J], 邱天爽
3.自适应时间延迟估计的原理和应用：第二讲LMS自适应时间延迟估计 [J], 邱天爽;王宏禹
4.滑动加窗LMS自适应时间延迟估计的性能分析 [J], 邱天爽
5.一种滑动加窗LMS自适应时间延迟估计 [J], 邱天爽
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分布式光纤中的稳健时间延迟估计方法

Ｒｏｓｉｅｄｌｙｅｔｍａｉｎｏｉｔｉｔｄｏｔｃｌｆｂｒｓｎｓｒｓｓｅｂｕｔｔｍｅａｓｉｔｏｆｄｓｒｂｕｅｐｉａｉｅｅｏｙｔｍ
ＺＡＮＧｎ，ＱＩＴｉｎｓｕｎＨＹａＵａ —ｈａｇ，ＲＥＮｕｑａＦ —ｕｎ
ｐｏｏｓｄＴＤＥｃｍｅｈａｏｄｐｅｆｍａｅｔｕｒｓｈｏｒｌｔｄｎｉｅａｄｉｐｏｈｒｐｅｓｈｅｄｇｏｒｏｒｎｃｏｓｐｐｅｓｔｅｃｒｅａｅｏｓｎｍｒｖｅｔｅ
时延估计结果进行跟踪的时延估计方案。系统仿真实验与实际数据测试结果均表明：出的时提
延估计方案能够有效抑制强相关性的噪声，高时延估计的准确度与稳定度。经大量现场测提试，文的方案能够有效地将时延估计误差稳定地控制在０２个采样间隔以内，够满足系统本．能
摘要：分布式光纤传感系统定位中，统时延估计算法常由于噪声相关性较强而失效。采在传
用一种削弱相关噪声的改进型广义相关法，针对系统特点，并为进一步改善分布式光纤传感定位的准确度与稳定度，出了一种先对数据按事件信号进行分帧，采用卡尔曼滤波器对分帧提再
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｊ１Ｏ２ｕ．２ｌ
文章编号：０２２８（０２０ — ８５０１０ —０２２１）４０１ — ６

多径时延估计及被动定位基本问题研究的开题报告

多径时延估计及被动定位基本问题研究的开题报告1. 研究背景和意义在现代定位技术中，利用多径时延估计和被动定位算法可以实现目标物体的准确定位。

多径时延估计是指利用信号在传播过程中存在的多条路径（多径）来估计信号传输的时间延迟，从而确定信号源的位置。

而被动定位算法则是通过接收信号的方向信息，即信号到达接收器的方向角度，来推断信号源的位置。

多径时延估计和被动定位算法在无线通信、雷达探测、声呐定位等领域有着广泛的应用。

例如，在移动通信系统中，多径时延估计可以用于卫星导航、蜂窝网络及无线定位系统；在军事领域中，多路径时延估计和被动定位算法则广泛应用于雷达探测、火箭导航和机器人等。

本研究的意义在于深入研究多径时延估计和被动定位算法，探索其基本问题，并解决实际应用中的关键问题，为现代定位技术的研究和应用提供更可靠的理论基础和实践指导。

2. 研究内容和目标本研究的基本问题包括多径时延估计中的多径信号分离和多路径组合，以及被动定位算法中的方向角度测量和定位算法设计。

具体而言，研究内容包括：（1）多径信号分离：通过解决多径信号混叠问题，找到正确的多径信号并将其与目标物体的位置相联系。

（2）多路径组合：通过多径信号的组合计算，确定目标物体的位置，并提高定位精度。

（3）方向角度测量：利用多个接收器接收信号，并通过信号到达的方向角度来确定信号源的位置。

（4）定位算法设计：设计合适的理论模型和算法，并使用实际数据进行仿真和测试，验证算法的有效性和可靠性。

本研究的目标是建立多径时延估计和被动定位算法的理论框架和应用方法，提高定位精度和可靠性，为实际应用提供更好的支持和指导。

3. 研究方法和技术路线本研究将采用的主要研究方法和技术路线包括：（1）理论分析：通过理论计算和分析，研究多径时延估计和被动定位算法的基本问题和解决方法。

（2）仿真测试：使用MATLAB软件进行模拟仿真，生成实验数据，并进行算法测试和验证。

（3）实际测试：在实际场景下，进行实际测试和数据采集，验证算法的实际应用效果。

超声波测风系统中自适应时延估计算法的研究

况的监测。
关键词：超声波测风；时延估计；自适应算法
中图分类号：Ｔ２４５Ｐ７．３文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）１０４－３００９８（０１０－０４０
Ｒｅｅｒｈｏｈｅｓｓｅｆｕｔａｏｉｎｄｍｅｓｅｅｓａｃｎｔｙｔｍｏｌｒｓｎｃｗｉａｕｒｍｎｔｕｉｄｐｔｖｉｅｄｌｙｅｔｍａｉｎａｇｒｔｍｓｎｇａａｉｅｔｍｅａｓｉｔｏｌｏｉｈ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｉｈｌｒｓｎｃｗｉｄｍｅｓｅｅｔｓｓｅｕｉｇｒｖｌｔｍｅｄｉｅｅｃｍｅｈｄ，ｈｅｐｒｃｓｏｏｎｎｔｅｕｔａｏｉｎａｕｒｍｎｙｔｍｓｎａｅ—ｉ — ｆｒｎｅｆｔｏｔｅｉｉｎｆｗｉｄｖｌｃｔｅｓｒｍｅｔｓｒａｌａｆｃｅｂｔｅｒｃｉｉｏｉｄｌｙｓｉａｉｎ，ｔｅｒｃｓｏｏｌｒｓｎｉｅｏｉｙｍａｕｅｎｉｇｅｔｙｆｅｔｄｙｈｐｅｓｏｎｆｔｍｅｅａｅｔｔｏｍｈｐｅｉｉｎｆｕｔａｏｃｔａｓｕｃｒｄｓａｅＲｅｕｒｎｒｃｕａｅｅｔｍａｉｎｏｉｌｙｗｈｎｔｅｄｓａｃｃｕａｙｉｘｄ．ｎｔｉｒｎｄｅｉｔｎｃ．ｑｉｉｇａｍｏｅａｃｒｔｓｉｔｏｆｔｍｅｄｅａｅｈｉｔｎｅａｃｒｃｓｆｅＩｈｓｉｒｇｒａＬＭＳａａｔｖｉｌｙｅｔａｉｎａｇｒｔｍｓａｏｔｄｂｓｄｏｉｈｔｃｅｃｅｔｄｅｅｔｅａｄ，ｄｐｉｅｔｍｅｄｅａｓｉｔｏｌｏｈｉｄｐｅａｅｎｗｅｇ — ｏｆｉｎｔｃｉｉｒｅｏｍｉｉｏｎ，ｎｏｄｒｔａｈｉｖｉｈｐｅｉｉｎｔｍｅｅａｓｉｔｏＣｏｐｔｒｓｍｕｌｔｏｎａｔｃｌｔｓｓｈｗｈｔｔｓｉｔｏｃｅｅａｈｇｒｃｓｏｉｄｌｙｅｔｍａｉｎ．ｍｕｅｉａｉｎａｄｐｒｃｉａｅｔｓｏｔａｈｅｅｔｍａｉｎａｃｒｃｆｔｅａｇｒｔｍｅｔｈｅｕｉｅｎｓｏｔａｏｃｗｉｄｃｕａｙｏｈｌｏｉｈｍｅｔｅｒｑｒｍｅｔｆｕｌｓｎｉｎｍｅｓｒｍｅｔｓｓｅ．Ｔｈｓｌｏｔｍａｂｒａｕｅｎｙｔｍｉａｇｒｈｃｎｅｉ

基于分数低阶谱图的非平稳信号时延估计

基于分数低阶谱图的非平稳信号时延估计孙永梅;邱天爽;王富章;郭宇明【摘要】依据分数低阶统计量理论,讨论了分数低阶短时Fourier变换、分数低阶谱图等时频表示方法在非高斯FLOA噪声环境下的适用性.针对传统时间延迟估计方法在非高斯非平稳环境下的退化现象,提出一种基于分数低阶谱图的非平稳信号时间延迟估计新方法.理论分析和仿真实验结果表明,新方法同时适用于高斯和非高斯FLOA噪声环境下的非平稳信号时间延迟估计,具有良好的韧性.【期刊名称】《大连交通大学学报》【年(卷),期】2016(037)003【总页数】5页(P112-116)【关键词】时间延迟;非平稳;分数低阶;谱图【作者】孙永梅;邱天爽;王富章;郭宇明【作者单位】中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081;大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连116024;中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081;大连交通大学图书馆,辽宁大连116028【正文语种】中文时间延迟估计是信号处理领域中的重要研究内容，广泛应用于地球探测、生物医学、超声测距、被动定位、地震、雷达和声呐信号处理等领域.在上述各种应用中，对所研究信号和噪声特性和模型的不同描述，对于相应的时间延迟估计方法的性能具有十分重要的影响.实际应用中所遇到的信号多属于非平稳信号，附加噪声也常常不满足高斯分布[1- 3].因此，针对非高斯噪声环境下的非平稳信号的时间延迟估计问题成为亟待解决的研究课题.非平稳信号处理的一个常用的方法就是对信号进行时频分析，通过时间和频率的联合函数来表示非平稳信号，并对其进行分析和处理.将时频分析理论引入时间延迟估计方法是解决非平稳信号时延估计问题的一个有价值的研究方向.但是，当接收信号的附加噪声为非高斯Alpha稳定分布噪声时，上述的基于常规时频分析的时间延迟估计方法的性能退化，需要研究新的时间延迟估计方法.1.1 短时Fourier变换传统Fourier分析是将时域信号转换到频率域中，通过信号的频谱特性对其进行分析.但是Fourier变换反映的是全部时间范围内的频率特征，缺少这些频率在何时出现的信息.短时Fourier变换是非平稳信号分析中最基本的方法，它在Fourier变换的基础上，将非平稳信号看作是一系列短时平稳信号的叠加，通过时域加窗和平移参数来实现所谓的短时性和对整个时域的覆盖.短时Fourier变换(STFT)的变换公式如式(1)所示.也就是对窗函数与非平稳信号的乘积进行Fourier变换.由STFT建立起来的频谱图可以反映出一段时间内的频率特性，但只要窗口大小确定了，其分辨率也随之确定[4- 5].以STFT的模平方作为一种时频表示方式，称为谱图：它是实值、非负的二次型分布，具有时移和频移不变性.1.2 分数低阶短时Fourier变换在实际应用中，很多非高斯信号或噪声往往具有显著的尖峰脉冲特性，其概率密度函数也会明显地偏离高斯分布模型.依据高斯假定所设计的信号处理算法在这种情况下会明显退化甚至不能正常工作.研究表明，Alpha稳定分布模型可以用于这类信号噪声的建模[6].所谓Alpha稳定分布是一种广义的高斯分布，信号脉冲特性的强弱由特征指数α∈(0,2]来描述，α值越小，其脉冲特性越强.当α=2时，Alpha 稳定分布的表达式与高斯分布一致，也就是说，高斯分布是Alpha稳定分布的一种特殊情况.因此，Alpha稳定分布相比于高斯分布具有更加广泛的适用性，通常称0<α<2的情况为分数低阶Alpha稳定分布(FLOA)[6].针对FLOA信号的尖峰脉冲特性，采用分数低阶统计量的信号处理方法，对原定义式中的信号项进行p阶矩运算，然后再对其进行加窗和Fourier变换，得到分数低阶短时Fourier变换(简称FLOSTFT)如下：FLOSTFT作为一种非高斯非平稳信号的时频分析表示方法，可以有效地抑制附加噪声的尖峰脉冲特性，同时反映信号的时频分布特征.1.3 分数低阶谱图以FLOSTFT的模平方作为分数低阶时频表示，称为分数低阶谱图：分数低阶谱图也是一种适用于非高斯非平稳信号的时频表示方法，其特点是减少了交叉项干扰，但同时降低了时频的分辨率.2.1 时间延迟估计模型时间延迟估计系统的基本模型为双基元模型，设两个接收器A和B接收到的信号分别为x1(t)和x2(t)，则时间延迟估计问题的基本信号模型为其中,s(t)为源信号，D为时延，λ为衰减系数.v1(t)和v2(t)分别为附加噪声.本文的分析和讨论中，假定s(t)为非平稳信号，v1(t)和v2(t)为非高斯FLOA噪声.2.2 基于分数低阶谱图的时间延迟估计方法对传感器接收的信号x1(t)和x2(t), 分别作分数低阶短时Fourier变换,得到FLOSTFTx1(t,ω)和FLOSTFTx2(t,ω)，定义分数低阶谱图的瞬时频域相关函数为: 式(6)是分数低阶谱图在频域的一维相关，取不同τ值计算频域相关系数R(t,τ).依据信号自相关特性，当τ=D时，R(t,τ)取得最大值，频域相关的信号能量最集中.因此，基于分数低阶谱图的时延估计方法就是寻找在瞬时频域相关的最大值，即：3.1 线性调频信号的仿真结果(1)短时Fourier变换和分数低阶短时Fourier变换的比较仿真信号采用线性调频(LFM)信号，初始归一化频率为0.1，终止归一化频率为0.3，长度N=256，附加为FLOA噪声，α=0.7，SNR=0 dB，参数P=0.1.图1为纯净LFM信号和含有Alpha稳定分布噪声的LFM信号的时域波形.利用STFT 分别对纯净LFM信号和含有FLOA噪声的LFM信号进行变换，结果如图2所示.可以看出：对于纯净LFM信号，STFT能够很好地反映其时频分布，而对于含有FLOA噪声的LFM信号，STFT的性能变差.图3是利用FLOSTFT对两个LFM信号进行变换的结果.可以看出，无论是否含有噪声，FLOSTFT均具有良好的性能，适用于FLOA噪声下非平稳信号的线性时频分析.(2)谱图和分数低阶谱图的比较仿真条件同(1).图4和图5是分别利用谱图和分数低阶谱图对纯净LFM信号和含有FLOA噪声的LFM信号进行变换的结果.可以看出对于纯净LFM信号，谱图能够很好地反映其时频分布，而对于含有Alpha稳定分布噪声的LFM信号，谱图的性能变差. 但是分数低阶谱图能够有效抑制脉冲噪声，很好地反映LFM信号的时频分布.3.2 基于分数低阶谱图的时间延迟估计仿真为了检验本文提出的时间延迟估计算法在FLOA环境下的韧性，按照式(5)构造两路输入信号，其中信号项为调幅-调频信号，时间延迟设定为D=10，信噪比设定为-5 dB.图6和图7分别为不同噪声环境下利用谱图瞬时频域相关法和分数低阶谱图瞬时频域相关法估计时间延迟的结果.可以看出，在高斯环境下，信号x1(n)和x2(n)的谱图瞬时频域相关具有明显的单峰，可以由峰值对应的时刻得到正确的时间延迟估值.而在非高斯FLOA环境下，谱图瞬时频域相关受到脉冲噪声的影响，时间延迟估计出现伪峰，性能显著变差. 但是分数低阶谱图瞬时频域相关能够很好地抑制脉冲噪声，具有和高斯环境下同样的性能，可以由相关的峰值对应得到正确的时间延迟估值.本文针对传统时频分析方法和时间延迟估计方法在非高斯FLOA噪声环境下的退化现象，研究适用于这类噪声的时频表示方法，包括分数低阶短时傅里叶变换和分数低阶谱图，并在此基础上提出一种新的时延估计算法.理论分析和计算机仿真表明本文讨论的分数低阶时频表示方法适用于FLOA噪声下信号的时频表示，基于分数低阶谱图的时间延迟估计方法能够很好地抑制尖峰脉冲噪声，具有良好的韧性，适用于高斯和非高斯噪声环境.【相关文献】[1]NAVIA A,ARENAS bination of recursive least p-norm algorithms for robust adaptive filtering in alpha-stable noise[J].IEEE Trans.On Signal Processing,2012,60(3):1478- 1482.[2]YANG Y,PENG Z,DONG X,et al.General parameterized time-frequency transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2014,62(11):2751- 2764.[3]严侃，雷江涛.基于时频分析的水声目标被动检测模型研究[J].2015，23(1)：26- 29.[4]冯爱玲.基于短时傅里叶变换的胎心率检测算法与实现[D].柳州：广西工业大学，2014.[5]DUAN Y,WANG Y J,SU S.Detection of LFM signals in low SNR based on STFT and wavelet de-noising：International conference on audio,language and imageprocessing[C].2014.[6]吴华佳.稳定分布下时频分析与循环统计量研究与应用[D].大连：大连理工大学，2009.。

两麦克风信号的时延估计算法研究及其在FPGA上的实现

两麦克风信号的时延估计算法研究及其在FPGA上的实现摘要在声源定位技术中，时延估计法具有计算量小、开发成本低的优点，因此得到广泛应用，但此方法大多基于DSP或DSP+FPGA实现，而此种实现方式需要大量的功耗，限制了声源定位在便携式设备中的实现。

随着FPGA的发展，基于FPGA的数字信号处理技术也快速发展。

FPGA 具有高速、并行、低功耗等优点，适合在便携式设备中进行麦克风阵列信号的处理。

本文利用Quartus II 开发环境，使用VHDL语言，设计了一对麦克风的时延估计算法。

算法中所有的操作均在时域中完成，通过波形匹配的思想，找到最匹配的偏移量，进一步得到时延估计。

利用Modelsim软件对此设计进行了功能仿真，根据对仿真结果的分析，确定了此时延估计算法的正确性，并进一步分析了此算法的抗噪能力。

最后，总结了本论文在整个声源定位系统设计中的作用及进一步工作计划。

关键词：时延估计，麦克风，声源定位，可编程门阵列Rearch of time-delay estimation between two microphonesignalsABSTRACTIn the field of sound source location, time-delay estimation is widely used as the result of its small amount of calculatioin and the low-cost development. However, this method is mostly brought about with DSP or DSP+FPGA, while calls for high power consumption. Therefore, it is rarely used in PDA Device. With the development of FPGA, the technology of digital signal processing gains rapid development. FPGA enjoys the advantage of high-speed, parallel and low power consumption, which make FPGA suitable for the processing of MIC array signal based on portable devices. In this paper, a time-delay estimation algorithm is raised which is developed with VHDL on the platform of Quartus II. All operations in this algorithm are accomplished in time-domain. By comparing two ways of MIC signal, the most matching offset can be found, which is corresponding to a certain time-delay. Function simulation is accomplished in the software of Modelsim. By analyzing the simulation result, the corretness of this algorithm is shown which can also resists noise to a certain extent. By the end, the status of the design here in the whole sound source location is presented. On that basis, next step of work is put forward.Key words:Time-delay estimation, MIC, Sound source location, FPGA目录1 绪论 (1)1.1声源定位技术的发展 (1)1.2 基于麦克风阵列声源定位技术 (1)1.3 时延估计定位现状分析 (2)1.3.1 理论现状 (2)1.3.2 声源定位具体实现 (2)1.4 本论文主要研究内容 (3)2 FPGA技术及硬件描述语言 (5)2.1 FPGA技术概述及其优点 (5)2.2 硬件描述语言及VHDL简介 (6)2.2.1 硬件描述语言HDL (6)2.2.2 VHDL产生和发展 (6)2.2.3 VHDL基本结构和特点 (6)2.2.4 VHDL设计步骤 (6)2.3 Quartus II开发软件简介 (7)2.4 本章小结 (7)3 时延估计的总体设计方案 (8)3.1 理论模型 (8)3.2 采样分析 (8)3.3 硬件电路分析模型 (10)3.3.1存储器 (10)3.3.2偏移量分析 (10)3.3.3查表法得到时延 (11)3.4 本章小结 (11)4 具体硬件描述方案 (12)4.1 存储器ROM模块 (12)4.2 find_min_offset模块 (13)4.2.1 程序包encpack (14)4.2.2LOOP_512进程 (14)4.2.3状态机控制 (14)4.2.4 地址控制 (15)4.3 offset_to_time模块 (16)4.4 并行优化处理 (16)4.5 总体设计 (16)4.6 本章小结 (17)5 系统仿真测试及分析 (18)5.1 资源利用情况 (18)5.2 运行速度分析 (19)5.3 Modelsim简介 (19)5.4 主要测试信号简介 (20)5.5 典型语音信号输入测试 (20)5.5.1 不考虑传输衰减 (20)5.5.2 考虑传播衰减 (21)5.6 影响算法准确度的因素 (22)5.6.1 环境噪声 (22)5.6.2 房间混响 (22)5.6.3 模型噪声 (22)5.6.4 算法的抗噪能力 (23)5.7 本章小结 (23)6 总结 (25)参考文献 (26)致谢 (28)1 绪论1.1声源定位技术的发展目前声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号，并用数字信号处理技术对其进行分析和处理，继而确定和跟踪声源（即说话人）的空间位置。

基于机器学习的航班延误预测模型研究

04 模型评估与优化
模型评估方法
准确率评估
通过对比预测结果与实际结果，计算预测正确的比例，评估模型的预测精度。
召回率与查准率
通过计算预测为正例的样本中有多少是真正的正例，以及预测为正例的样本中有多少是真正的负例，评估模型的预测效果。
ROC曲线和AUC值
绘制ROC曲线并计算AUC值，全面评估模型在不同阈值下的性能。
利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对历史航班数据进行训练和学习，建立预测模型。
现有研究的不足与挑战
01
数据质量不高
航班延误数据存在噪声和异常值，影响预测模型的准确性和稳定性。
02
影响因素复杂
03
预测精度有待提高
航班延误受多种因素影响，如天气、航空管制、机械故障等，难以全面考虑所有影响因素。
研究不足与展望
01
本研究仅考虑了部分影响航班延误的因素，未来可进一步拓展数据源和考虑其他影响因素。
02
目前预测模型主要基于历史数据，未来可尝试引入实时数据，提高预测准确率。
03
可进一步研究不同地区、不同航空公司和不同航线上的航班延误规律，为具体实践提供指导。
1.谢谢聆听
现有预测模型在某些情况下预测精度不够高，需要进一步优化和改进。
基于机器学习的航班延误预测
03
模型
机器学习基本概念
数据集
机器学习需要大量的数据集进行训练和验证，航班延误预测的数据集通常包括航班起飞和降落时间、天气状况、机场交通状况等。
训练与测试
在机器学习中，通常会将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确性和泛化能力。
基于机器学习的航班延误预测模型研究

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方法，这种方法使跟踪相关噪声背景下的时变时间延迟得以实现。陈琦和汤光华等人提出了基于四阶统计量的ＴＥ方法该方法可以进行相关的非高Ｄ …，斯噪声环境下的高斯信号的时间延迟估计。在此基
关键词：时间延迟；关；平稳信号；相非自适应；多径
中图分类号：Ｐ７文献标识码：文章编号：００３３（００１４０－５Ｔ２３Ａ１０－９２２１）０）１００１引言
计值，但如果噪声的瞬时相关能量峰值超过有效信号
声影响，要求信号与噪声之间彼此相互独立，限制这
了该方法在实际中的应用范围。为了消除或削弱噪
种方法的性能受样本影响。为了提高时间延迟估计的精度，文献［］８对信号进行了加窗处理。计算量大
声对相关时间延迟估计的影响，ｎｐｙＨｒ等人Ｋａｐ和ｅｏ提出了时间延迟估计的广义相关法，这种方法是
分量，则该分量的周期不能与原序列长度成倍数关系。谱相关法的最大优点是更加适用于低信噪比下
物医学工程等领域。时间延迟估计是利用信号处理的理论和方法对不同接收器所接收信号的时间差进
行估计，来确定其它相关参量。本文在研究大量时间延迟估计文献的基础上，国内外时间延迟估计对最新的研究现状及方法进行了综述，本文第２部分
的瞬时相关能量值，此时噪声的到达时间将会被误认
时间延迟是表征信号的基本参量之一，以利可用信号处理的理论与方法对其进行估计。时间延迟估计（Ｄ）ＴＥ的研究，直是信号处理领域中一个十一
分活跃的研究课题，具有重要的理论意义和应用价
为是有效信号的到达时间，使估计发生错误。这种情
２基本时间延迟估计方法
的时间延迟估计，与广义相关法相比具有更强的抗噪声干扰能力，以在多辐射源的条件下无模糊的估计可各个信号的时间差。２２基于高阶统计量的时间延迟估计方法．
基于相关分析的ＴＥ方法是建立在二阶矩基础Ｄ
上的，假定信号模型中的噪声都是高斯白噪声且互相独立。但在实际应用中，噪声可能是相关的也可能是
对基本时间延迟估计方法进行了简单介绍；３部第分论述了非平稳环境下的时间延迟估计方法；４第部分重点研究了时变时间延迟估计方法，对基于最小均方误差和基于最小平均Ｐ范数两大类时变时间延迟估计方法进行了详细介绍；５部分从多径时第间延迟估计的角度介绍了最新的多径信号存在条件下的时间延迟估计方法。
对基本相关算法的一种改进，对带噪信号进行时间延
迟估计之前先进行白化处理，提高信号的信噪比，此方法可在低信噪比的条件下得到较好的时间延迟估
收稿日期：０００．５修改稿）２１．７１（．基金项目：辽宁省教育厅高等学校科学研究计划资助项目（０８０；２０１６）辽宁省博士启动基金资助项目（０７０６２０１７）
况下，广义相关法将失效。为解决这一问题，李大卫、尹成等人依据离散时间序列的长度有限性和周期序列的相关原理提出了循环相关法，这种方法在低信
值］已广泛应用于语音信号处理、，声学定位、目标探测与跟踪、无线通信、地球物理勘探故障诊断和生
噪比及大延迟的情况下能有效抑制高斯噪声的干扰，时间延迟估计的均方根误差及时差分辨力均优于广义相关法，但前提是必须将非周期的时间序列扩充为以序列长度为周期的周期序列，若序列本身含有周期
非高斯的，时二阶矩ＴＥ方法无法准确估计时间此Ｄ延迟。ＮｋｓＰｎ提出了基于三阶统计量的ＴＥｉａ和ａｉＤ方法，这种方法可以对未知的高斯噪声环境中的非
２１基于相关分析的时间 Nhomakorabea 迟估计方法．
相关分析是比较两个信号在时间域相似程度的
基本方法。基于相关分析的ＴＥ方法包括基本相关Ｄ
高斯信号进行时间延迟估计。但这种方法涉及到矩
阵求逆，在逆矩阵不存在的情况下，无法进行时间延
法、广义相关法、循环相关法以及谱相关法等。基本相关法的优点是简单易于实现，但不足之处是易受噪
迟的估计。为此，ｉｉＨｎｈ和Ｗｉｏ对三阶统计量ＴＥｃｌｎｓＤ法进行傅里叶变换得到了互双谱ＴＥ方法，Ｄ但这
（大连交通大学电气信息学院，宁大连１６２）辽１０８
摘要：在研究大量时间延迟估计文献的基础上，国内外时间延迟估计的研究现状及方法进行了分析，对从
基本时延估计、非平稳时延估计、时变时延估计以及多径条件下的时延估计等几个方面进行了综述。分析了各种方法的特点和不同方法的关系，在此基础上指出了需进一步研究的思路。
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２・
化
工
自动化及仪表
第３７卷
是高阶累积量的一个显著缺陷，特别是在时变时间延
迟情况下。为解决此问题，ＮｈｏＺＡｕ — ＷＡＧＺａ、ＨＯＪｎｗｉｅ等提出了一种基于三阶统计量的自适应时变ＴＥＤ
３非平稳环境下的时间延迟估计方法３１基于小波变换的时间延迟估计方法．
综述与评论
化动及表，０，７１：５工自化仪２０３（）～１０１
ＣｏｒｌａｄｎｔｕｎｓｉｎｔｏｎＩｓｒｍｅｔｎＣｈｅｃｌＩｕｔｙｍｉａｎｄｓｒ
时间延迟估计方法的研究进展
孙永梅，晓霞段