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。     

空中搜索救援空域规划配置方法分析

战斗搜救行动对作战遇险飞行员来说十分重要,由于时效性要求较高,预先规划空中搜索救援空域可为战斗搜救行动提供参考,节约计划制定以及任务准备时间,提高搜救效率和成功率。通过分析空中搜索救援力量典型运用场景,提出将空中搜索救援空域分为三类空域,即为战斗机规划的跳伞区、为救援直升机规划的搜索救援等待区和搜索救援通道。分析三类空域规划的关键问题,将跳伞区和搜索救援等待区规划与选址问题关联研究,将搜索救援通道规划与直升机航路规划问题关联研究,结合选址理论和直升机航路规划研究现状,提出了空中搜索救援空域规划配置的建模思路。