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公开(公告)号：CN115660446B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211593145.8
申请日：2022-12-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 南宁学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种空中交通管制预案智能生成方法、装置及系统，所述方法包括下述步骤：首先，构建管制预案生成智能体深度强化学习模型；然后，训练多个具有不同神经网络参数的管制预案生成智能体；接着，从管制扇区内所有航班电子进程单中提取预案生成所需信息，包括航班号、航空器机型、飞越导航台名称和预计时间；之后，选择一个管制预案生成智能体，输出各航空器飞越各导航台的高度，生成管制预案；最后，使用生成的管制预案进行冲突验证，如果不存在冲突则保存管制预案，如果存在冲突则更换管制预案生成智能体，重新生成管制预案。本发明可以应用在空中交通管制过程中，基于飞行计划生成管制预案，辅助管制员理清管制任务，提升决策效率。
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公开(公告)号：CN115660446A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211593145.8
申请日：2022-12-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院 , 南宁学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种空中交通管制预案智能生成方法、装置及系统，所述方法包括下述步骤：首先，构建管制预案生成智能体深度强化学习模型；然后，训练多个具有不同神经网络参数的管制预案生成智能体；接着，从管制扇区内所有航班电子进程单中提取预案生成所需信息，包括航班号、航空器机型、飞越导航台名称和预计时间；之后，选择一个管制预案生成智能体，输出各航空器飞越各导航台的高度，生成管制预案；最后，使用生成的管制预案进行冲突验证，如果不存在冲突则保存管制预案，如果存在冲突则更换管制预案生成智能体，重新生成管制预案。本发明可以应用在空中交通管制过程中，基于飞行计划生成管制预案，辅助管制员理清管制任务，提升决策效率。
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公开(公告)号：CN115527397B
公开(公告)日：2023-06-02
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：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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