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对扇区空域实施灵活的开合管理是当前提升空域利用率的主要方法之一,利用实时的空域容量和流量信息可为扇区的开合提供预警信息,提升人力资源的利用率和紧急情况下流量波动的应对能力。基于Wickens的信息处理与认知模型,构建管制员注意力资源与管制工作负荷的关系;基于仓室(SIR)模型,建立管制员注意力资源与管制工作负荷的动力学方程;通过李雅普诺夫稳定性定理证明方程在平衡点处的稳定性,并以此为算法基础,设计扇区运行的开合阀;通过数值模拟,验证管制员注意力资源和剩余工作负荷的演化规律。结果表明:设计的扇区开合阀能够为大流量、大容量环境提供分扇预警,并预测未来管制员的工作负荷情况。 相似文献
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目标集群类型识别是体系作战样式下态势认知的关键,然而现有集群识别算法主要依据专家知识人工进行判读,难以满足作战态势快速、准确理解的需求。提出数据和知识驱动下的推理机制,构建分层精细化推理的集群场景识别框架,预识别层检测目标运动过程中的集群的分群/合群,根据设计基于边界检测的密度峰值聚类确定群的划分情况,得到集群的初步识别结果;再识别层中综合分析集群执行任务、运动特性、电磁特性,对集群目标的多源特性进行多元知识约束下的推理网络构建,在此基础上利用现有数据进行推理网络参数学习,进而使推理获得更为准确的集群类型识别结果。该框架综合知识和数据的优势具有从粗到精的集群目标识别能力,利用多特征综合推理机制对目标集群精细化分析,实现集群类型的准确识别。在典型的集群作战活动场景下推理置信度和正确率两项指标均优于现有算法,验证了所提方法的有效性,提高空战目标集群类型识别的置信度和准确率。 相似文献
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