麻雀算法改进BP神经网络的4D航迹预测

提出基于麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化BP(back propagation)神经网络的改进算法(SSA-BP)进行4D航迹预测,在一定程度上改进了单靠神经网络预测航迹的精度。首先利用麻雀算法计算寻找全局最优解,提高初始解质量,增强算法的全局搜索能力。其次,将最优解作为BP神经网络输入层,进行权值和阈值更新,优化了BP网络神经的自学习和自适应能力。通过ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast)数据插值后形成航空器4D航迹并作为麻雀算法输入变量进行SSA-BP模型的4D航迹预测。最后将SSA-BP算法模型、单纯BP网络模型的预测结果与航空器真实航迹进行比较。实验得出,在规定时间序列内,SSA-BP算法模型的经度、纬度和高度的三种误差比单纯BP神经网络模型更小,能够实现高精度的4D航迹预测。

支持四维航迹运行的新一代民机数据链技术综述

支持四维航迹运行是未来民用航空运输技术发展的主要趋势之一,四维航迹运行对数据链应用、数据链协议栈以及数据链链路传输技术提出了新的要求。在研究国外四维航迹运行新技术基础上,分析了支持四维航迹运行的管制员-飞行员数据链通信、合约式自动相关监视等数据链应用新特点,介绍了支持四维航迹运行的未来数据链协议栈——基于互联网协议的航空电信网工作原理,分析了支持四维航迹运行的宽带卫星通信链路、L频段数字航空通信系统的链路特性。

基于ADS-B IN的冲突预测与多机无冲突航迹规划

为实现未来的自由飞行,需要进行不断的冲突探测并规划安全的飞行航迹。通过深入分析机载TCAS的冲突探测原理,结合ADS-B数据的特点,为ADS-B IN监视范围内的目标机划分等级并定义冲突危险系数,仿真模拟实现了TCAS功能。针对自由飞行中复杂的多机冲突场景,通过将冲突区域网格化,从而将冲突区域内的飞行过程离散化,根据冲突危险系数并结合遗传算法规划出全局最优的无冲突航迹。对两种常见的多机冲突场景进行仿真,结果表明该航迹规划算法可以快速有效的解决多机冲突问题。

基于ADS-B意图信息的航迹预测改进算法

在飞行冲突探测和恶劣天气情况下,单纯利用跟踪滤波算法无法准确判断目标飞机未来的飞行动态。为了有效提高航迹预测精度,针对广播式自动相关监视(ADS-B)信息中意图信息对航迹的影响,提出了一种基于ADS-B意图信息的航迹预测改进算法。该改进算法先通过残差均值交互式多模型(RMIMM)算法,推算出目标飞机的飞行状态参数和飞机运动模式,再结合天气状况、飞行计划和空中交通管制规章进行意图估计,最后通过飞行状态参数、飞机运动模式以及意图信息共同预测目标飞机的航迹。运用蒙特卡洛方法进行仿真,结果表明,与现有算法相比,该改进算法不仅能提供更加精确的航迹预测,而且降低了意图推断的时间延迟。

基于自生成深度神经网络的4D航迹预测

针对四维(4D)航迹预测的实时性不强和存在迭代误差的问题,提出了一种自动生成的条件变分自动编码器(AutoCVAE)。它以编码-解码的形式直接对未来一段时间的航迹进行预测,并能灵活选取观测点个数和预测步长。该方法以处理后的广播式自动相关监视(ADS-B)数据为引导,以减小预测误差为目标,通过贝叶斯优化的方法,在预定义的搜索空间内进行模型结构搜索,每一次的超参数取值都会参考之前的评估结果,使得每一次的模型结构都能向目标更靠近一点,最终实现了一个基于ADS-B数据的高精度的4D航迹预测模型。实验得出,所提模型能快速准确地进行航迹的实时预测,其中经纬度平均绝对预测误差(MAE)均小于0.03°,高度MAE小于30 m,各时刻点的时间误差也不会超过10 s,每次批量预测轨迹的延迟时间不超过0.2 s。

基于TriLSTM-SVDD的ADS-B欺骗数据检测方法

广播式自动相关监视(ADS-B)协议公开、无认证措施等特点,使其易受消息修改攻击。首先,分析了攻击者攻击意图与攻击路径选择的关联性;然后,为了应对通过1090ES链路、机载网络等实施的消息修改攻击,提出了经特征处理的TriLSTM-SVDD模型进行欺骗数据检测。仿真结果表明,TriLSTM模型预测误差显著小于LSTM模型,TriLSTM-SVDD模型则以98.9%的准确率识别出0.01°的纬度值偏差、0.02°的经度值偏差和50 m的高度值偏差。

地空超短波话音通信网中的越区切换及其关键技术

地空超短波话音通信网是实施航空管制与对空指挥通信的重要基础设施,而越区切换是其实现连续、不间断地空通信中的重要一环。介绍了地空超短波话音通信网的构成和越区切换过程,分析比较了地空超短波话音通信网与陆地移动通信系统和数据链系统在越区切换上的区别,提出并详细阐述了地空超短波话音通信网越区切换的关键技术,展望了地空超短波话音通信网越区切换的发展方向。