王 静，张建伟，梁海军

（1.四川大学 计算机学院，四川 成都610064；2.四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，四川 成都610064）

0 引 言

目前，空中交通自动化管理中的飞行安全、交通秩序维护、交通流量管理已成为热点研究问题，四维轨迹预测作为空管自动化的一项基本技术更在未来空管发展中有着重要地位。四维轨迹预测是对由航空器在空中的位置三维坐标经度、纬度、高度与对应点的时间组成四维轨迹进行预测。精确的四维轨迹预测是空中交通流量预测，飞行冲突探测与解脱，航迹优化，协同管制等的基础。

对轨迹预测算法的研究主要有以下3种：①基于神经网络或交互式多模型滤波等的预测研究；②基于航空器飞行模型和空气动力学模型的航迹预测算法；③基于数据挖掘的轨迹预测算法。

这些算法各有优缺点：更早的文献研究了基于α／β滤波，卡尔曼滤波，交互式多模型算法等，这类基于神经网络和交互式的算法模型简单，不需要大量的输入数据，但因为输入信息有限，缺乏提升性能空间，预测误差较大。文献 ［1］、［2］研究了基于飞行器模型和空气动力学模型的算法，这类算法需要大量飞行器性能参数和动力学参数，这些数据较难完整和准确的获得，且对飞行全程进行阶段划分也过于理想，真实飞行过程中飞机不断调整飞行姿态，很难确定属于哪一阶段，此外，飞机飞行过程中还会受到地面管制的影响，空气动力学模型忽略这一因素，从而导致了预测进度问题。……