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。