机场场面关键节点风险评估方法

为评估机场场面关键节点风险等级,提出了一种场面关键节点风险评估方法。结合复杂网络指标提取场面关键节点构建网络模型,从时间和空间两个角度选取风险评估指标,构建场面关键节点风险评估模型,探究时间和空间因素对于机场场面冲突热点的影响,对冲突热点区域进行风险等级划分,找出关键冲突热点区域。以深圳宝安机场为例,基于AirTop仿真数据对机场关键节点进行风险评估,结果表明,考虑时空分布特征对机场场面进行风险等级划分,可以更有效更准确地识别热点区域,为机场场面运行安全提供参考。     

基于HFACS模型的机场威胁与差错因素研究

<正>机场威胁与差错是影响机场安全的主要因素,对其进行有效识别和分析是机场安全管理的重要目的之一。本文运用FAA提出的人的因素分析分类系统(HFACS)模型对机场威胁与差错因素进行了系统分析,识别并建构了机场威胁与差错因素集,针对存在的问题提出了相应的解决措施。     

2010年欧洲机场所有制情况报告

一、引言本报告旨在描述欧洲机场运营人的不同所有制模式以及在特许经营权下运营的具体情况。欧洲机场是在多种不同的所有制模式下运营的。为了便于数据收集和比较,也为了把握机场所有制和管理模式的主要趋势,本报告中的数据收集是基于对机场运营人的如下分类:(一)机场运营人所有制的基本种类1.机场运营人的公有制     

RECAT间隔标准的差异性对比与计算分析

尾流是影响机场容量的重要因素之一,在保证安全前提下缩减尾流间隔能增加机场繁忙时刻航空器进离场架次,进而提高机场容量.美国和欧洲提出尾流标准重新分类(RECAT)概念,并在一些机场试运行,取得良好效果.基于国内某机场一周内航空器起降机型架次,将其重新分类,对比在现行ICAO和RECAT标准下的加权尾流间隔,证明在RECAT标准下尾流间隔将会缩减.通过改变不同航空器机型占比,分析机场容量变化,得出机场容量随航空器占比变化明显,对空管安全运行和机场及跑道运行效率提高具有实际参考价值.     

基于AMDB的机场空侧三维场景建模技术研究

针对机场空侧真实感三维场景建模的需求,提出一种采用机场地图数据库,在OpenFlight API支持下参数化生成机场空侧三维场景模型的方法。首先分析了AMDB数据库架构和数据构造;其次依据AIXM5数据交换标准,设计了针对机场空侧三维场景模型几何数据整合接口;然后提出了机场空侧三维场景模型的特征分类模型,并根据不同的分类设计基于OpenFlight API的场景树生成方法;最后通过实例构建了三维场景模型。该技术能够实现不同时候、天气情况下机场空侧三维场景的快速构建。     

中美通用机场分类技术标准差异分析

通用机场分类技术标准是机场建设与规划设计重要的技术指标。对通用机场进行科学分类,有利于合理确定机场建设的内容和规模。本文在阐述中美通用机场现状基础上,对中美两国通用机场最新分类标准中通用机场定义、分类的原则、分类标准等进行了深入比对分析,总结和梳理出两国通用机场分类方法的差异和特征。对比研究中美两国通用机场分类标准的差异,对我国通用机场建设与设计建立具有可操作的技术标准有重要意义,对国家层面通用机场布局规划以及通用机场建设资助资金分配的公平性和有效性等具有现实意义。     

航空机场标线识别系统识别算法研究

航空机场标线识别系统是为了识别出机场标线中有缺陷部分的信息,以便进行标线的重绘。以识别出缺陷部分信息为识别系统的目标,根据航空机场路径标线的特征,提出以统计每两行白色像素点数目作为特征值的识别算法,对经过预处理和分割后的的路径标线图像进行特征提取,并依据判别规则对其识别,从而找出缺陷部分在图像中的位置和大小信息。     

基于人工神经网络的停机坪安全预警研究

停机坪是机场的重要组成部分,停机坪安全是机场安全关注的重点。影响停机坪安全作业的要素有很多,通过对这些要素进行监控和预警,可以减少停机坪的安全隐患,保证机场正常运行。根据济南遥墙机场的主要数据,运用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行分类,提取公共因子。并运用人工神经网络（ANN）方法,对这些公共因子进行神经网络训练和预测分析,最终得到遥墙机场停机坪的安全情况。     

机场管制系统运行的危险源识别研究

风险管理对于机场管制系统运行的安全具有重要作用,危险源识别是风险管理的关键环节,所以需要研究机场管制系统运行中的危险源识别问题。利用过程方法的思想,考虑机场管制系统的运行过程构造出机场管制过程中的危险源集合,根据机场管制的特点对作业条件危险性评价法(LEC法)进行了改进,并结合灰色关联分析法和离差最大化法建立了危险源的危险程度评估模型。算例中,对机场管制过程危险源的危险程度进行了验证分析,表明了方法的可行性和有效性。     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

机场飞行区资源调度问题研究(三)：研究热点与挑战

全球航空运输需求的持续和迅猛增长,使得诸多大型繁忙机场正面临高频次飞行冲突、大范围空域拥堵、大面积航班延误等一系列严峻问题。本文聚焦飞行区资源调度的研究热点与挑战问题,为机场飞行区资源调度问题研究系列之三。从多维视角对飞行区资源调度问题进行详细分类,梳理近几年在容量预测、跑道配置、态势感知、空地调度、性能权衡等方面的研究热点,并对该领域目前面临的主要挑战进行综合分析。研究成果旨在为机场运行管理理论与应用的可持续发展提供科学指引。     

民航总局与英法同行探讨机场保安情况

为加强我国机场的安全系统建设,由欧盟-中国民航合作项目组安排,11月11日至20日民航总局公安局和政策法规司人员到英法两国考察,访问了法国民航局、法国萨基姆公司(生物识别)、英宇航公司和法国巴黎戴高乐机场及英国鲁腾机场,与英法同行探讨了当前机场安全的保安情况以及面临的挑战和对策。 民航总局与英法同行探讨机场保安情况@丘勇     

A-SMGCS中基于QNX平台的车载终端的设计研究

A-SMGCS 是用于保障机场场面安全的一种车载终端的设计研究。本文描述了终端的基本工作原理和组成;探讨了终端的软硬件总体设计;介绍了基于 QNX 嵌入式平台的电子地图设计。根据机场交通安全需求,提出了机场交通安全算法。     

基于盒维数的灵巧噪声干扰识别方法

灵巧噪声干扰因兼有欺骗干扰和噪声干扰的特点,已成为1种干扰新体制雷达的有效样式,干扰识别也成为电子战领域研究的热点课题.针对卷积调制、数字多时延和间歇采样转发3种灵巧噪声干扰识别问题,通过分析干扰信号的产生机理和频谱特性,提出了1种基于盒维数特征的干扰识别方法.采用支持向量机进行分类识别,仿真验证了该方法具有较高的识别...     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

TEM 理论在支线机场航线维修风险管理实践中的研究与应用

以国内某支线机场机务维修安全管理系统为案例，对该机场航线维修、维修质量、安全管理、风险管控、人为因素等相关内容进行分析统计，对实际工作的图表数据、业务流程、规章制度、行业标准等资料进行整理，运用TEM方法对航空器维修工作中的风险进行描述和分析，运用模糊层次分析法计算风险要素比重并进行排序，为机场航线维修安全管理和风险管控提出合理化安全建议，以求进一步提高支线机场机务风险管控能力。     

基于案例推理的机场应急预案管理

为提高机场应急处置能力,提出一种新的基于案例推理方法的机场应急救援模型。利用XML技术来表示案例和构造预案库,给出机场应急预案库的分类方法,构建预案特征属性的层次结构。采用两两比较打分法确定航空器紧急事件预案特征属性的权重．运用最邻近算法对已有救援案例进行检索与匹配。实例证明该方法能有效提高机场应急救援效率,检索结果客观合理。     

基于模糊层次分析法的机场运行安全影响因素研究

<正>机场安全是航空安全的重要组成部分,也是航空器能够安全起降的首要条件。机场是一个由航站楼、停机坪、跑道、滑行道等组成的庞大的系统,机场系统的各个组成部分、业务流程的各个环节都对其安全运行造成不同程度的影响。了解影响机场运行安全的因素,掌握这些因素对于机场的安全运行的影响程度,为机场管理者提供安全管理的重点,对于保障机场安全运行具有重要意义。文献中运用层次分析法建立了民航机场安全风险评价指标体系,通过安全评价量化分析民航机场安全风险,     

三维飞机自动识别的一种有效方法

提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的ＢＰ神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对ＢＰ网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对９架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在９９％以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到１ｓ的时间内就可完成。     

基于视频识别数据融合的场面监视增强方法

针对场面监视雷达、多点等传统机场场面监视传感器探测机场场面航空器、车辆等目标,出现目标虚假、分裂等现象,造成空管系统目标航迹不可靠影响机场管制运行安全问题。提出了一种基于视频识别数据融合的机场场面目标监视增强方法,方法采用YOLO v5网络模型的深度学习智能视频识别技术识别场面航空器、车辆、行人目标,并对存疑目标再利用云台相机捕捉特写,对初次比对分析的结果进行二次对比分析确认,然后与A-SMGCS系统中传统监视数据融合对比处理,自动对场面目标做真伪、增减处理,剔除虚假目标、弥补丢失目标,增加场面目标监视的可信度、可靠性。为塔台管制员提供真实、可靠、全面的场面航空器、车辆、人员运行态势“一幅图”,提高航班管制运行安全。