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智能化空管技术研究与展望 被引量：20
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作者 杨红雨 杨波 +1 位作者 武喜萍 余静 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期12-21,共10页
航空运输业在世界经济和社会发展中发挥着重要的推动作用。国际民用航空组织统计显示全球空中交通量大约每15年增加一倍,因此,现有空中交通航行系统的运行能力已经接近饱和。现有的空管自动化系统能自动获取和处理空管信息,经过监视数... 航空运输业在世界经济和社会发展中发挥着重要的推动作用。国际民用航空组织统计显示全球空中交通量大约每15年增加一倍,因此,现有空中交通航行系统的运行能力已经接近饱和。现有的空管自动化系统能自动获取和处理空管信息,经过监视数据融合、飞行数据处理、气象及航行情报处理、告警处理等形成空管综合态势,以供管制员指挥使用,但其仅具备有限的决策支持能力,空管智能化程度较低,不能较好地适应未来空管发展的需要。为了适应未来航空业的快速发展,解决空中交通安全、空域拥挤、航班延误等问题,各国致力于开展解决未来空中交通问题的新技术研究。欧盟在2004年提出"单一欧洲天空空中交通管理研究",拟重新规划欧洲空域以满足空中交通需求,提高空管系统效能,该研究的关键技术涵盖空中交通管理的4个关键领域:高效的机场运行、高级空中交通服务、优化的空中交通网络服务和可靠的空管基础设施。美国在2005年提出了"下一代航空运输系统",其核心技术包括广播式自动相关监视、数据通信、航路自动化系统现代化、终端自动化系统现代化更新、NAS语音系统和系统广域信息管理。2012年,ICAO推出了航空系统组块升级(ASBU)计划,以运行改进为核心,以现有空管技术和新技术应用为手段,提出了机场运行、全球互用的系统和数据、最佳容量和灵活飞行、高效的飞行轨迹4个性能提升领域,每个领域由多条提升路径组成,并根据实现阶段分布在4个组块中,构成52个模块。中国民航也正在实施或规划大量ASBU中的内容以应对中国航空的快速发展。但是,现有空管系统及其未来规划重点在基础设施建设,未涉及太多智能化应用。近年来,在深度学习、高性能计算和大数据的支撑下,人工智能技术在各行业得到快速应用,计算机视觉、语音识别、自然� 展开更多
关键词 空中交通管理 人工智能 深度学习 强化学习 空管机器人
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