35、航空交通管理中的冲突检测与解决策略

航空交通管理中的冲突检测与解决策略

1. 飞行计划中期冲突检测与预警

飞行计划的中期冲突预警是利用相关轨迹当前位置所在的预警区域参数,推测与该轨迹相关的所有计划(15 - 25 分钟)。基于预测的飞行计划轨迹,系统计算两架飞机在展望时间内的垂直和水平距离,并检查它们是否会同时小于飞行计划预警标准。其参数设置与短期冲突基本相同。

2. 冲突检测技术
2.1 飞行冲突筛选

为提高计算效率,提出了一种基于 4D 网格的飞行冲突初步筛选算法。以航路飞行为例,该方法首先使用四维时空网格对整个飞行空间进行离散化,每个网格单元的大小基于飞行安全设定,标准间隔为长和宽 5 海里、高 1000 英尺。将飞机的离散航迹点分配到相应的 4D 网格中,通过检查每个非空相邻网格,可以检测到潜在的飞行冲突点。一般来说,如果 4D 网格中存在不同航班的共存航迹点,或者相邻网格中有不同航班的航迹点,则可以判断存在潜在的飞行冲突。

设 $(x_0, y_0, z_0, t_0)$ 为坐标原点 4D 网格的时间位置,时间 $t_0$ 的变化范围为 $[0, +∞)$。虽然时间轴是连续变化的,但在实际的冲突判定操作中,不可能在任意给定时间进行判断,只能在特定的时间间隔内,实现离散时间段 $\Delta\tau_0$(足够小)的冲突判断。

为了实现基于 4D 网格的飞行冲突初步筛选,将任意参考飞机的 4D 坐标设为 $i(x_{ij}, y_{ij}, z_{ij}, t_{ij}) j t_n = t {ij}A_0^{ij}$,其中 $j$ 是航迹点编号,定义其在该时间段内落入空域网格单元。

为了判断飞机的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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