自由飞行下基于集成学习的概率型冲突探测算法

空中交通流量的持续增加对中、短期飞行冲突探测的精度与处理大量目标的能力的要求更高,提出基于集成学习(ensemble learning)的冲突探测算法。首先,对飞机冲突过程建模,收集飞行样本;其次,提取飞机当前位置、速度矢量、向前看时间、待转弯时刻和转角为特征量,训练基本分类器,获得元数据集;然后,以支持向量机为二级分类器,元数据集为新的特征量,训练Stacking元分类器(meta classifier),分类阶段通过Sigmoid函数概率映射法输出冲突概率;最后进行仿真分析。结果表明:基于集成学习的冲突探测算法对冲突探测具有较高的准确率,使得虚警概率大幅下降,且适用于转弯飞行。     

飞行冲突下改航模型和算法研究

为解决飞行冲突下的改航问题,将不具备优先权的飞机看成是沿预定航路动态移动的威胁体,其保护区即看作该威胁体的威胁区域,建立改进的威胁概率模型——两机冲突概率模型,以确定其临界圆。在考虑改航偏离预定航路飞行代价的基础上,建立了改进的改航模型。针对三种飞行冲突分别给出了相应的改航最优路径规划分析。基于最短航程设计了相应的启发式算法,并对两种场景进行算例仿真。仿真结果表明,该模型和算法是有效可行的,可以很好地处理这类改航问题,为飞行冲突下的飞机规划出相对安全经济的改航路径,以及时解脱飞行冲突。     

进近过程中的排序和冲突解决算法研究

研究了终端区飞机进近过程中排序和冲突解决的调度算法.借鉴美国研制的最后进近间隔工具(FAST)中的排序、冲突预防和解决方法,讨论了这些方法在终端区飞机进近过程中将排序和冲突解决综合实现问题,分别给出了在飞行段和汇聚过程中排序和冲突解决的算法模型.仿真结果表明该模型能有效地解决最后进近过程中的排序和冲突问题,使到达飞机流快速有序地进入机场着陆.     

一种基于 KFCM的 SVM遥感图像机场目标分类算法

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。     

一种适用于中期冲突探测的概率型算法

借鉴飞机沿航迹误差服从正态分布这一经典结论,对飞机沿航迹方向运动进行建模,根据同高度两架飞机的相遇几何约束,建立适当的直角坐标系表示两架飞机的位置,构造椭圆形冲突区域,并在此基础上提出了一种针对同高度两条交叉航路的中期冲突探测的概率型算法,然后结合仿真曲线分析了各影响因素与冲突概率之间的关系.结果表明:该算法对于15～20 min预测时间范围的冲突探测可以取得良好地效果;相同条件下,两条航线夹角越大,探测精度越高.同时与以往的随机化算法相比,该算法具有计算方法简单、计算速度快、计算结果精度高等优点.最后将该算法推广至可适用于由多个航路段组成的航路之间的冲突探测,从而使该算法具有更广泛的应用性.     

基于粒子群算法的飞行冲突解脱问题

自由飞行可有效解决航线日益加剧的拥挤问题,但同时也增加了管制员管制监控的难度,从而使飞行冲突探测和解脱成为自由飞行的关键问题。粒子群算法（particleswaITn0ptimization）是一种群智能优化算法,尝试将其应用于飞行冲突解脱问题,构造了适合飞行冲突解脱问题的粒子表达方式,建立了冲突解脱问题的粒子群算法,成功解决了飞行冲突,并将其运行结果与遗传算法结果作了对比试验。实验结果表明。粒子群算法是求解飞行冲突解脱问题的一个较好方案。     

五边平行进近冲突风险定量分析模型

针对飞机五边平行进近时飞行冲突,提出了一种五边平行进近飞行冲突定量分析模型。模型通过飞机在任意时刻的标称位置坐标与因不确定性因素导致的航迹偏移量之和,形成飞机任意时刻真实位置坐标,基于此推导出飞机在五边平行进近时冲突风险计算公式。在分析不确定性因素导致航迹偏离时,提出了一种基于布朗运动的随机过程来描述因干扰因素导致飞机随机运动的方法。在建立模型后,使用蒙特卡罗仿真方法计算了飞行冲突概率,结果理想。     

无人机防相撞空中威胁态势的探测与告警研究

空中威胁态势探测与告警是无人机飞行防相撞预警的关键。为此,提出一种基于航迹预测的无人机防相撞空中威胁态势探测与告警方法。在该方法中,先采用滑动窗多项式拟合法对入侵机航迹进行动态预测,然后,在航迹预测基础上,利用无人机与入侵机飞行信息,建立针对入侵机的无人机动态避撞区,最后,结合静态保护区原理,对特定飞行场景下的无人机飞行冲突趋势、空中危险接近趋势和飞行碰撞趋势的探测与告警。仿真实例验证了所提出方法的有效性,也验证了其用于无人机飞行防相撞预警的可行性。     

基于有向元胞自动机的空中导航和冲突解脱算法

针对在ADS-B空域监视系统下,利用有向元胞自动机模型模拟空域,研究了飞机自主导航和飞行冲突解脱的问题。在考虑了飞机的飞行性能、最小安全间隔及飞行速度等限制条件下,建立了空域的网格模型。利用ADS-B技术,建立了有向元胞自动机运动规则,确定了有向元胞自动机的最佳运动方向,构建了飞机空中导航和空域冲突解决的算法。通过对避开空中限制区和3架飞机空中冲突解脱的仿真,给出了空中的导航路径。仿真结果表明,该算法是可行的。     

基于吸引域与二元极值理论的结冰飞机飞行风险量化评估

结冰会导致飞机飞行包线萎缩，在驾驶员没有正确处理的情况下极易发生飞行事故。为定量计算结冰条件下飞机飞行风险进而制定合理的结冰风险规避策略，以飞机纵向动力学系统为分析对象，基于吸引域方法计算得到飞机结冰后的二维吸引域及稳定边界，并以飞行状态超出稳定边界作为飞行事故判定条件。建立了典型的人-机-环系统模型，通过蒙特卡罗仿真提取了飞行安全关键参数极值样本；根据极值理论，建立二元极值Copula模型；通过遗传算法辨识模型参数，依据多种拟合优度检验方法确定最优分布模型，进而计算不同结冰影响程度下的飞行风险概率，并由此来指导驾驶员操纵，从而保证飞行安全。文中所述方法，为定量计算结冰条件下飞行风险概率提供了新的思路，具有较好的工程应用前景。