基于自然语义提取的空中交通辅助决策方法研究

发布时间：2020-05-10 19:06

【摘要】：空中交通管理工作以确保空域中航空器的飞行安全为首要任务,主要通过灵活合理地调配航空器来消除潜在的飞行冲突,保证航空器运行的安全。在如今的空管系统中,航空器根据飞行计划中的航线飞行,地面的空中交通管制员通过飞行员的位置报告或雷达检测等方式了解航空器的飞行状态,然后根据空域的情况向航空器发出相应的飞行指令,指令中包含有航空器的高度、速度、航向等飞行参数。但在空中交通流量较大或空域复杂的区域内,管制员的指挥压力所导致的工作负荷对其指挥的决策和指令的发布都存在着负面影响。并且由于高空中管制员无法对航空器进行有效监控,因此存在着诸多不确定性,在这种情况下不合理甚至不安全的指令发布会对航空器的运行带来极大的运行风险。因此在交通流量密度较大的空域或者机场终端区内,采用一定方法对管制员的指挥决策合理性和科学性的评价是有重要意义的。因此,本文首先依据科大讯飞公司提供的语音开放平台开发适用于空中交通管制场景的语音识别系统,将管制语音通话储存为文本形式,利用基于前缀因子过滤的正则表达式指令匹配方法从语音文本中提取出管制指令信息;随后结合航空器飞行特征构建航空器飞行速度、高度和航向状态变化模型,以此为基础提出基于HMM-BP神经网络的空中交通运行态势识别方法,能够有效识别当前管制指令下的空域内航空器飞行状态即空域运行态势;最后,选取空中交通态势评价指标,采用灰色聚类方法对空中交通运行态势进行评价,确定当前管制指令下的空中交通运行态势级别,从而有效反馈管制决策的科学性、合理性。本文从语音识别的角度切入,通过识别指令、构建态势、评价态势,快速有效地反馈空中交通管制员决策的科学、合理性,所提出的诸项方法针对性强且易于实现,完善了空中交通管制辅助决策方法的理论和研究。
【图文】：

旅客运输量,民航

随着我国改革开放的伟大进程逐步发展，社会和经济状况获得了长足的进步，国经济和生活质量越来越高。从过去的基本物质需求逐渐转移到精神消费需求，工作出行和更注重效率以及舒适性。在这样的大背景下，作为交通运输业中最快捷、最舒适的民营航些年获得巨大的发展，航空运输较之于水路和陆路运输拥有独有的优势，在公共交通运输险救灾、智能物流快递等各领域都起着非常重要的作用。过去遥不可及的搭乘飞机如今已远途出行的首要选择。近二十年里，我国的民用航空旅客运输量保持着平均每年 15%的增越建越多，起降架次越来越多，但是航空器运行的空域范围却没有明显变化。2017 年上半完成旅客及货物运输飞行 509.3 万小时和 209.3 万架次，同比增长 11.3%和 10.0%，完成旅转量 513.4 亿吨公里，货邮运输量 329.2 万吨。2017 年 1-10 月，民航局公布在该时间段内共完成旅客运输量 4.58 亿人，同比增长 12.4%，截止 10 月我国获得使用许可的民用机场数4 个，民航运输飞机 3065 架，通用航空器 2205 架，由于航空器起降架次的增加，，空域范，有着巨大增长的航空旅客运输量不仅没有有效推动整个行业更快的发展，反而为整个民来了不小的运行压力。这主要体现在 2017 年夏天频繁爆发的全国大面积航班延误以及各公司的不安全事件，严重威胁着人民群众的生命财产安全，并给整个民航运输业在社会的不良影响，不利于民航运输的持续快速发展。

流程图,陆空,场景,流程

基于自然语义提取的空中交通辅助决策方法研究2.1.2 陆空通话的句式结构根据中国民航局关于无线电陆空通话用语规范的相关规定，在空中交通管制员与飞行人员的陆空通话内容中，一次标准的陆空通话沟通过程是由管制员发布指令，飞行员复诵指令，管制员确认正确后，飞行员执行管制指令，如复诵错误，管制员需提醒飞行员并重复指令内容，具体的陆空通话沟通流程如下图所示。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V355

【参考文献】