【摘 要】
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未来一段时期,全球的空中交通业务仍继续保持快速增长的态势,但现行运行体系下的空管系统的保障能力无法适应此需求。基于航迹运行作为空管系统多模块能力提升的总目标,对4D航迹预测的精准度提出了新要求。近年来,数据驱动的航迹预测模型成为了研究热点,其优势在于:只利用公开的数据就能得到较高准确度的4D航迹预测结果。这较好地解决了现行运行体系下的信息分离问题。然而,航空器意图作为航迹预测的重要组成部分,目前的
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未来一段时期,全球的空中交通业务仍继续保持快速增长的态势,但现行运行体系下的空管系统的保障能力无法适应此需求。基于航迹运行作为空管系统多模块能力提升的总目标,对4D航迹预测的精准度提出了新要求。近年来,数据驱动的航迹预测模型成为了研究热点,其优势在于:只利用公开的数据就能得到较高准确度的4D航迹预测结果。这较好地解决了现行运行体系下的信息分离问题。然而,航空器意图作为航迹预测的重要组成部分,目前的数据驱动的航迹预测研究对其处理尚不完善。本文提出一种新颖的4D航迹预测框架,由两个可以独立工作的意图提取模块与航迹预测模块组成。在意图提取模块,本文分析了当前流行的基于航迹点的聚类算法的限制,改进了度量部分和聚类算法,使其能够根据历史航迹数据提取实际运行中频繁应用的航空器意图。在航迹预测模块,针对意图下的航迹概率性走向问题,以及航迹预测更新时的意图所属问题,本文提出一种新颖的基于深度学习算法的概率性航迹预测模型,以推断意图影响下的航迹高置信度区间。利用广州白云机场终端区的真实航迹数据,讨论两个模块独立和结合工作的性能。结果表明,所提的概率性航迹预测模型单独应用时的预测性能相比基准项提升了14.8%,加入意图模块后性能提高了26.1%。且72%的航迹预测结果能达到欧控的工程性精度要求,能够为下游的TBO理念下的冲突探测与解脱模块提供研究性支持。此外,本文实验并讨论了所提模型在异常航迹识别和实时推断等相关应用。
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