赵元棣， 孙禾

(1.中国民航大学 天津市空管运行规划与安全技术重点实验室, 天津 300300;2.中国民航大学 空中交通管理学院, 天津 300300)



航空器飞行状态预测的混合模型研究

赵元棣1,2， 孙禾1,2

(1.中国民航大学 天津市空管运行规划与安全技术重点实验室, 天津 300300;2.中国民航大学 空中交通管理学院, 天津 300300)

航空器的飞行状态预测是飞行冲突探测的核心问题,也是保障飞行安全的关键所在。为了准确、高效地预测航空器的飞行状态,提出了一种HMM-BP混合模型。首先深入分析了航空器的飞行特点,从不同角度定义飞行状态并建立几何判定方法;然后通过HMM模型分别对航空器的飞行高度、航向以及速度特征进行时序建模;最后利用BP神经网络对航空器的飞行状态进行了推理预测。研究结果表明,该方法通过分析航空器在扇区内最初5 min的雷达航迹数据,能够准确地预测其在扇区剩余时间的飞行状态,且计算速度快、预测效率高,可以有效协助管制员正确掌握航空器的飞行状态。

飞行状态预测; 混合模型; 雷达航迹数据; 管制员

0　引言

近年来,随着航空运输量的不断增加,民用航空的安全问题已经成为全社会关注的焦点。为了避免飞行冲突的发生,管制员需要对其所辖扇区内的所有航空器的未来飞行状态进行预判,并迅速发出合理的管制指令,以便飞行员有足够的时间调整航空器的飞行高度、航向和速度,保障空中交通的安全。目前国内外学者对航空器飞行状态预测方法的研究大多是依据物理模型和概率模型进行推测,并将航空器飞行时的随机性因素作为研究重点,而忽略了历史航迹数据所蕴含的飞行规律。……