基于电子进程单数据的航空器飞行动态预测研究

发布时间：2020-06-22 15:09

【摘要】：随着航空运输量的大幅度提升和航空运输任务的复杂多样,以及民航可用空域的严重匮乏,这些现状都给塔台管制员的管制工作带来了种种挑战,为了保证民航运输的安全,管制员可以通过电子进程单系统,记录各个航空器的飞行信息,配备航空器之间的距离,以避免发生碰撞和其他不安全事件。为了能够更好的协助管制员的管制工作,本文基于电子进程单系统庞大的历史数据,进行分析研究,从而预测航空器的飞行动态相关信息。主要结合了管制员的管制经验与现有的飞行规则,针对航空器在不同飞行阶段的飞行动态进行识别,并在航空器的飞行动态信息识别方面,从高度、速度、航向三个角度进行分类识别,采取正则表达式从电子进程单数据中,提取航空器的飞行动态信息,建立符合管制经验的PHMM模型,从而实现航空器动态信息的识别,利用BP神经网络的推理预测,与隐马尔科夫算法基于时序建模,通过大量的历史雷达数据,对模型参数进行修正,从而建立符合管制经验与飞行规则的HMM-BP混合模型,实现航空器飞行动态的预测,并对两架航空器产生的飞行冲突情况进行仿真验证,可有效的协助管制员工作,降低管控风险。
【学位授予单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V355
【图文】：

论文框架结构

事务数据库 序列数据库图 2.4 事件数据转变为为序列数据，形成数据库重复序列，即序列 s 在数据库中重复出现，并且其出现的频 min sup，那么可以称这个序列 s 是重复序列或者是频繁序列[25]。序列的挖掘算法多年的发展，并在序列模式领域的不断研究，目前取得很大的收获。的挖掘划分为三种，分别是；似 Apriori 算法算法主要是将长序列进行分割成短序列，将这些短序列进行排列，生些备选序列进行组合，从而生成长序列的备选模式，这种算法主要有DE 算法、Apriori 算法等等[26]，AprioriAll 算法框架，如图 2.5 所示：

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本文编号：2725848