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公开(公告)号：CN115527397A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211237546.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多模神经网络的空管态势特征提取方法及装置，该方法包括下述步骤：首先，获取空管监视数据并进行预处理；然后，监视数据分类，根据卷积神经网络和全连接神经网络两种模态，将经度、纬度、航向、水平速度数据归为二维姿态数据，将航空器识别号、高度、垂直速度数据归为其余有效数据；之后，使用二维姿态数据绘制空管二维态势图作为卷积神经网络的输入，提取空管水平面态势特征，使用其余有效数据构建二维结构化数据，提取空管航空器数量和高度态势特征。最后，经过特征融合，输出提取的空管态势特征。本发明可以应用在空中交通管理过程中，提取全面的空管态势特征，提升空管自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN113837639A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111154614.1
申请日：2021-09-29
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 潘卫军 , 王靖开
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多维指标的航空器遭遇尾流风险评估系统。本发明系统用于执行以下步骤：S1，获取飞机遭遇尾涡风险的衡量指标的值，衡量指标包括滚动力矩系数、过载增量、高度下降率和滚转坡度角；S2，建立各个衡量指标的危险等级评估表，并基于衡量指标的值，获取飞机各个衡量指标的危险等级；S3，建立评语集，并基于各个衡量指标的危险等级和评语集，获取各个衡量指标的评分；S4，采用层次分析法对衡量指标进行分析，得到飞机各个衡量指标对应的指标权重；S5，构建飞机的评价函数，并带入飞机各个衡量指标的危险等级评分和指标权重，计算评估值，评估值用于评估飞机遭遇尾流风险。具有能够量化评估后机遭遇尾涡危险风险的技术效果。
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公开(公告)号：CN111429760B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010237759.7
申请日：2020-03-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了民航航空器碰撞冲突预测领域的一种多维度航空器碰撞冲突风险评价系统，所述系统用于执行的步骤包括：S1，计算出三个维度上本航空器与其他航空器发生重叠的概率；S2，计算出本航空器三个维度的丢失间隔率；S3，求出本航空器三个维度方向上与其他航空器发生冲突碰撞的概率；S4，将本航空器三个维度方向上发生冲突碰撞的概率进行比较，得出最大概率以及最大概率对应的维度；S5，将求出的最大概率与安全标准进行差值计算，根据所述差值，给出安全评价。本发明实现了多维度的航空器碰撞冲突风险概率的计算。求出了碰撞冲突风险概率的最大值，并基于该最大值，提出了对飞行器全面的安全评估的判断依据。
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公开(公告)号：CN112257325A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011316763.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 潘卫军 , 张启阳
IPC: G06F30/23 , G06F111/04 , G06F113/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及航空工程技术领域，具体涉及一种单推出滑行道飞机推出轨迹仿真方法及系统。所述仿真方法包括步骤一：建立飞机推出的运动学模型，步骤二：分析飞机推出的几何关系，步骤三：构建飞机推出轨迹模型；所述仿真系统包括输入模块，用于输入飞机的原始数据，算法模块，用于前后轮的轨迹求解模型和翼尖轨迹求解模型进行仿真计算，输出模块，用于输出所述算法模块的计算结果。本发明通过非完整运动学结合标准链式模型实现飞机推出轨迹仿真，将两飞机的推出滑行路径在笛卡尔坐标系中更直观的呈现，为机场设计人员及飞机推出规则制定者提供支持；为推车司机提供曲线段可供参考的前轮转向角，使得飞机能按照最短曲线路程至滑行道停止线。
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公开(公告)号：CN111551959A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010320841.6
申请日：2020-04-22
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G01S17/933 , G01S17/95 , G01S17/89 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种飞机尾涡识别方法、装置、可读介质及电子设备。该飞机尾涡识别方法，基于深度学习技术，采用预设深度学习模型对滤除了背景大气风场影响的第一待处理风场分布图进行处理，识别所述第一待处理风场分布图中是否包含尾涡，及在含有尾涡时输出表征至少一只尾涡的位置坐标。本发明提供的技术方案，基于深度学习技术，使机器自动学习到尾涡特征，通过大量图像集训练，能够自动识别尾涡，且具有较高的尾流识别率和较低虚警率；且用于被识别的图像为滤除了背景大气风场影响的第一待处理风场分布图，考虑了气象环境变化因素，提高了尾涡的匹配度和识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110728051A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910964116.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/30 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种两阶段方法的连续模型，第一阶段频率分析用于检测数据中的周期性，第二阶段进行统计分析以确认在阶段一中检测到的模式并确定与延误相关的因素，建立多项逻辑回归和二元逻辑回归模型，以检验各种因素对平均日延误和单航班延误的影响，本方法目标是评估航空器准时到达能力并使用创新的两阶段法识别航班延误。这种方法使用一种新的数学算法，可以在航班延误中识别定期重复的现象，即具有周期性的航班延误特征。基于检测到的重复出现现象，可以识别影响延迟的重要变量。利用统计技术研究了这些变量与航班延误之间的关系。该方法可以显示航班延误的趋势，并帮助机场管理人员制定减少航班延误的有效策略。
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公开(公告)号：CN110473431A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910876789.X
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种进近管制空域高度限制下的冲突预测方法，包括以下步骤：a、提取航空器飞行意图信息；b、确定水平航迹和速度剖面；c、轨迹剖面显示；d、设置预警提前期；e、设置冲突告警阈值；f、设计冲突检测方法；g、误差修正；h、冲突检测获取并显示。本发明实现了进近管制空域的自动冲突检测，减少进近管制员的工作负荷。
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公开(公告)号：CN110210568A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910492682.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 潘卫军
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的航空器尾涡识别方法及系统，该方法包括步骤：接收待识别的航空器尾涡探测图像，利用预先训练好的卷积神经网络模型对所述航空器尾涡探测图像进行识别，输出得到识别到尾涡的概率值和未识别到尾涡的概率值；若识别到尾涡的概率值大于未识别到尾涡的概率值，则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中存在尾涡，反之则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中不存在尾涡。本发明识别准确度高，能够实时地探测到现行气象条件下尾涡是否存在，为空中交通管制人员发出合理地规避尾涡指令提供了必要的辅助信息，并且能够缩减现行尾涡间隔，提高空域和机场的容量，进而提高管制效率。
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公开(公告)号：CN108613676B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810258906.1
申请日：2018-03-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 潘卫军
Inventor： 潘卫军 , 栾天 , 朱新平 , 王玄 , 王润东 , 左青海 , 王艺涓 , 叶右军 , 张庆宇 , 李肖琳 , 左杰俊 , 李直霖 , 吴郑源 , 梁延安 , 冉斌 , 任杰 , 张智巍 , 邓文祥
Abstract: 本发明首次公开了一种无人机和有人机协同机制下的多机多目标应急搜救航迹规划方法：S1：对受灾地区进行多无人机协同覆盖式搜寻，并获取受灾人员疑似点的地理位置；S2：依据受灾人员疑似点的地理位置，规划出多无人机协同疑似点搜寻的最优航迹，并依据该最优航迹实施多无人机协同疑似点搜寻预案，获取受灾人员关键点的地理位置及受灾人员数量情况；S3：依据受灾人员关键点地理位置及受灾人员数量情况，规划得到多有人机协同关键点应急救援的最优航迹，并依据所述多有人机搜救最优航迹实施多有人机协同关键点应急搜救预案。该方法能有效提高我国山区条件下应急救援效率和安全性，灵活应对不同山区飞行环境，为保障救援飞行安全做好充分的准备。
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公开(公告)号：CN109946751A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910295891.0
申请日：2019-04-12
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 潘卫军
IPC: G01V8/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机的机场跑道FOD自动探测方法，根据探测任务，控制无人机/无人机队沿设定的飞行航线飞行时，拍摄无任何障碍物时所述机场跑道的图像；根据所述探测任务，控制无人机/无人机队沿所述飞行航线飞行时，拍摄运行一段时间后所述机场跑道的图像；通过对比无任何障碍物时所述机场跑道的图像和运行一段时间后所述机场跑道的图像，判断运行一段时间后的所述机场跑道上是否有FOD，实现了机场跑道FOD的自动探测，降低了人工检测FOD的成本，也提高了检测FOD的精确度，缩短了检测时间。
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