基于AM-LSTM的飞行区航空器滑行轨迹预测与冲突识别

为解决航空器点源定位难以有效预测而引发冲突风险愈来愈多的问题,构建基于注意力机制(AM)和长短期记忆网络(LSTM)的时间序列轨迹预测模型AM-LSTM,预测未来短时间内飞行区航空器的瞬时点源位置;在此基础上,根据航空器型号和滑行航向对其进行轮廓扩展,以航空器速度作为安全距离权重,通过射线法实现轮廓冲突的判定;并以乌鲁木齐地窝堡机场为例进行验证,利用训练完成的轨迹预测模型预测飞行区航空器滑行轨迹,以识别航空器轮廓间的滑行冲突。结果表明：AM-LSTM预测模型能够准确预测飞行区航空器运动轨迹。未来3 s内轨迹位置预测的平均位移误差为1.05 m,轨迹点位置预测精准性可达94.37%,故能在轨迹预测的基础上精确识别滑行冲突风险,有利于保障飞行区的安全运行。     

基于视觉图像的飞行区大型目标监视方法改进研究

机场飞行区现使用的场面监视方法存在着定位偏差较大、不稳定、易跳变、皆为点源定位等问题。针对这些问题,设计了基于视觉图像的飞行区监视方法,实现快速准确的目标检测和轮廓定位,使飞行区监视更加稳定精确。提出了一种基于MobileNetV3和YOLOv5的网络模型(以下称为MobileNetV3-YOLOv5),即在YOLOv5的主干中使用MobileNetV3,来提高对目标的检测速度和准确度;提出了一种基于优化特征点提取的改进定向快速旋转简报(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法,将图像分割成多个区域,分别提取每个区域的特征点,从而提高目标识别框内区域的特征点识别数量,再进行特征点聚类筛选,最后根据识别目标类型采用最小包围盒进行轮廓划分,得到目标的轮廓定位。试验结果表明：MobileNetV3-YOLOv5方法对比原始YOLOv5模型,在识别目标准确率方面提升5百分点,在效率方面提升14张/s;同时在0～60 m的范围内,轮廓估计误差仅为2.9%;体现了所提出的监视方法的有效性,可以提升飞行区监视定位准确性和运行安全性。