基于微机的塔台模拟机视景系统的实现

塔台模拟系统通过再现机场塔台所看到的场景来训练空中交通管制员 ,利用计算机仿真技术 ,模拟机场的整个运行过程 .在塔台模拟机系统中 ,负责时实生成塔台窗外视景的实时视景生成器是系统的关键组成部份 ,因为塔台模拟系统给学员的最主要感受 ,是其虚拟的视觉环境 ,其虚拟环境是否逼真在很大程度上决定了整个系统仿真的有效性 .过去视景生成系统一般用高档 3Ｄ图形工作站实现 (如ＳＧＩ ＯＮＹＸ工作站 ) [1- 3] ,成本相对较高 ,对很多用户是无法承受的 .而现在 ,微机硬件技术和软件技术都在飞速发展 ,已经可以在高档微机上实现实时视景的仿…     

空中交通管制中的风险管理策略研究

我国空中交通管制中的风险管理还没有达到成熟阶段,在具体的工作中,还存在各种各样的问题,本文提出了几种加强空中交通管制中的风险管理的策略。     

影响空中交通管制安全的人为因素探析

随着国内航空运输业的高速发展,人为因素成为影响空中交通管制安全的主要因素,对人为因素的分析有助于从认知角度找出管制工作中发生错误的原因并加以改善。本文围绕管制员的工作经验、技术能力、心理素质等5个方面对人为因素进行简要分析。     

空中交通管制中人为因素影响的浅析

本文主要是对我国现阶段交通管制中人的因素在飞行安全中起到的关键作用,以事故案例做一定分析,指出人的因素在飞行安全中的重要性。     

管制习惯在空中交通管制中的重要性

随着我国经济与科学技术的快速发展,传统的管制习惯越来越不能满足空中交融管制的需要,据相关资料统计,每年空中交通运输事故约有四分之一的事故都是由于空中交通管制问题所导致的,由此可见加强空中交通管制中管制习惯的研究,进一步提高空中交通管制水平是很有必要的。该文主要分析了空中交通管制的重要性以及目前我国空中交通管制工作中存在的一些问题,并进一步的提出了相应的解决措施,希望能够有效的改善我国空中交通管制现状。     

空中交通管制自动化中的冲突概率分析

为改善空中交通的安全性和效率,对飞行冲突概率估计的方法进行了研究.从理论上将冲突概率解析算法从二维推广到三维,并推导出一种快速求解三维飞行冲突概率的近似解析算法,使之适用于终端区的复杂情况.用Monte-Carlo仿真试验对算法进行了检验,结果表明: 该算法的精度和可用性满足要求.     

基于人因系统理论的空中交通管制工作负荷研究

基于人因系统理论分析了人为因素对空中交通管制工作负荷的影响。以西安区域的实际管制工作环境为具体研究案例,分析研究运行管理、班组管理、工作程序以及运行环境等人为因素的各个环节对空中交通管制工作负荷的具体影响,并研究解决这些因素所带来管制工作负荷的缓解方法,提出了切实可行的压力缓解建议。     

空中交通管制中人的因素分析

当今的交通运输方式已经不仅仅局限在海陆运输,航空运输也在不断地发展和完善中变得越来越大众化,但是它同时也是受外界因素影响最明显的交通运输方式,空中运输的安全一直是航空运输的首要关注点,而安全飞行则依赖于空中的交通管制,接受专门机构的指挥调度,在空中交通管制过程中人的因素不容忽视,是航空运输中的一大重要因素。     

空中交通复杂度测度分析及航班监测预警研究

应用复杂理论分析方法,研究了空中交通流复杂度,提出了空中交通复杂性测度的计算方法以及交通流稳健度评价体系,并对空中交通系统复杂度影响较大的航班提出预警。讨论了基于复杂性测度理论的空中交通复杂度度量分析和监测预警,研究表明所提供的方法能够从复杂,不确定的数据中计算出系统复杂度的变化,通过稳健性技术指标,能够辨别与系统稳健性相关的状态参数,指出对系统稳健度造成较大影响的航班。这些研究工作表明,提出的复杂性方法能够对空中交通复杂度进行测度分析和对航班进行监测预警。     

基于SHEL模型的中小机场空中交通管制运行风险分析

针对传统中小机场空中交通管制运行风险分析方法一致性系数较低,为此提出基于SHEL模型的中小机场空中交通管制运行风险分析.根据《中小机场空中交通管制运行管理体系》选取风险类和风险指标,将选取的风险类和风险指标输入到SHEL模型中,利用SHEL模型计算出单指标风险值和风险类风险值,最后将该两种风险值综合评价,得到中小机场空...     

空中交通流时间序列的复杂度分析

空中交通系统是复杂的非线性系统,时间序列是研究空中交通系统的有效措施。为了定量分析空中交通的复杂性,首先阐述Lempel-Ziv算法复杂度及其修正复杂度;然后采集三亚01号、02号、04号扇区连续28 d的实际运行数据,构建了空中交通流时间序列;计算了3个扇区交通流时间序列的算法复杂度,并对相关参数的影响进行了分析。计算结果表明,修正的算法复杂度适用于长度较短的时间序列,可用于量化测度空中交通流复杂性;符号化方法、序列长度、时间尺度等对算法复杂度有较大影响。     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

机场的进离场空中交通流复杂性

机场进离场空中交通流复杂性的量化是空管和机场进行预测和管控的重要依据。提出基于排列熵的复杂熵因果平面(complexity entropy causality plane, CECP)以及Fisher-Shannon(FS)因果平面的机场进离场空中交通流复杂性量化分析模型,量化单机场进离场空中交通流量复杂度,研究多机场进离场空中交通流复杂度之间的关联性。针对单机场,首先将机场进离场空中交通流量时间序列符号化,计算时间序列的标准排列熵和统计复杂度以及Fisher信息,量化机场进离场空中交通流时间序列的复杂程度;针对多机场,构建CECP以及FS,分析比较各机场在CECP和FS中的位置,区分进离场空中交通流复杂性较高的机场。验证结果表明：提出的模型对于量化机场进离场空中交通流复杂性具有可行性和准确性,可以有效区分进离场空中交通流复杂程度较高的机场,对机场交通流的实时预测和管控具有指导意义。     

基于聚类分析的空中交通复杂性模式划分方法

对不同复杂程度的空中交通运行状态进行模式划分有助于全面掌握空中交通运行特征。基于实际运行数据计算得出11个典型空中交通复杂性因子数据,提出了空中交通复杂性的相似性度量方法,基于K-means将空中交通状态划分为3个复杂性模式,并通过单因素方差分析验证了结果的合理性,最后分析了不同复杂性模式的统计特征。结果表明:大多数情况下交通状态处于中等复杂程度,其中高、中、低复杂性模式所占比例约为20%、50%、30%,复杂程度高的交通状态对应的管制员工作负荷也高,复杂性模式具有比较明显的时间分布特征。     

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

基于改进麻雀搜索算法的空气质量指数预测

为更准确地预测空气质量指数(Air Quality Index, AQI),提出一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)的AQI预测模型(ISSA-BP)。利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化,解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。同时,针对SSA在优化过程中的缺陷,引入立方映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力,进一步提高预测性能。应用ISSA-BP模型预测杭州市AQI,实验结果表明,与其他模型相比,该模型的预测精度有显著提升。本研究为大气污染防治提供了新的预测方法。     

基于FPGA的雷达模拟器控制系统中分频模块的设计与实现

要以Xilinx公司Spartan_Ⅱ系列XC2S200芯片为FPGA控制单板的核心,设计必要的外围扩展电路,包括A/D、D／A、液晶显示、二极管指示、串行通讯、按键等模块来构成雷达模拟器控制系统。重点阐述了控制系统中的重复频率设置及多站触发控制和指示这一主要功能模块的设计方法及实现过程。控制系统运用Verilog硬件描述语言编程,在ModelSim SE平台下进行功能的仿真,实现了硬件设计软件化。经过仿真及硬件测试表明：基于FPGA技术的硬件设计方案能够实现控制系统分频功能,实时性好,可靠性高。     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。