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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谢维正 武丁杰[1] 刘葛睿 XIE Wei-zheng;WU Ding-jie;LIU Ge-rui(Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618000,China)
出 处:《航空计算技术》2025年第2期129-134,共6页Aeronautical Computing Technique
基 金:民航安全能力建设项目资助(MHA02023038)。
摘 要:随着全球航空运输的快速发展,空中交通流量的剧增对空中交通管制(ATC)系统提出了严峻挑战。传统基于规则的管制方式已无法满足高密度航路和复杂飞行环境下的安全与效率需求。系统的回顾了近年来人工智能算法在空中交通管制中的应用,同时探讨了算法在信息获取、理解与决策中面临的不确定性及其对飞行安全的潜在影响,针对这些挑战,提出采用数据融合、提升算法自适应能力、结合深度学习与集成学习、引入可解释AI技术、以及量化决策不确定性等措施,以提高空中交通管制系统的可靠性与安全性。With the rapid development of global air transportation,the increase of air traffic volume poses a serious challenge to the ATC system.The traditional rule-based control method has been unable to meet the safety and efficiency requirements in the high-density route and complex flight environment.This paper systematically reviews the applications of artificial intelligence algorithms in air traffic control in recent years,and discusses the uncertainties faced by algorithms in information acquisition,understanding and decision making,as well as their potential impacts on flight safety.Measures such as data fusion,improving algorithm adaptive ability,combining deep learning and ensemble learning,introducing explainable AI technology,and quantifying decision uncertainty are proposed to improve the reliability and safety of air traffic control system.
关 键 词:空中交通管制 人工智能 航迹预测 冲突探测与解脱 算法不确定性
分 类 号:V355[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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