基于密度聚类与匹配算法的异常飞行行为挖掘

在空中交通愈加拥挤的背景下,航空器的异常飞行行为的有效挖掘可以辅助管制员进行调配决策。现有方法只能辨识飞机空间位置特征异常,存在水平可扩展性的局限。本文考虑位置、速度、高度和航向4个异常特征,采用高度层划分策略、局部异常因子和快速覆盖树对基于密度的有噪声应用中的空间聚类（Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法进行改进,提出局部异常因子改进的考虑速度、方向及高度的基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering considering speed, direction and high level improved by local outlier factor,LOFDBSC-SDH）密度聚类算法对正常航迹模式进行快速准确提取。然后,基于正常航迹模式设计考虑过点时间和上述异常特征的航迹匹配算法,挖掘异常飞行行为。最后,通过实验仿真验证了本文方法的有效性和应用价值。     

支持单人制机组运行的机载监视应用系统

随着新一代航空运行体系要求飞机的运行更精确,驾驶舱系统和地面管制系统的工作负荷也随之增加。机载监视应用系统承担着授权的空中交通管制服务处理功能,在机内机组高负荷工作状态、失能状态下,协同飞行管理系统和（或）地面机组承担包括自主分离保证、战术航路,冲突解决和/或自动着陆、场面运行等航路运行的管理,旨在降低机组和管制员的工作负荷。为满足单人制机组运行下机组资源管理的要求,可采用智能等级的分析方法开展机载监视应用系统功能的分析和捕获工作。