【摘 要】
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针对当前冲突探测技术难以同时实现精准识别与实时识别的问题,研究基于概率神经网络(PNN)的通用航空器冲突探测方法。将冲突探测视为模式识别问题,通过冲突模型分析,提出了航
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,中国人民解放军32145部队飞行管制室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61573181);南京航空航天大学研究生创新基地开放基金项目(kfjj20180704)资助
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针对当前冲突探测技术难以同时实现精准识别与实时识别的问题,研究基于概率神经网络(PNN)的通用航空器冲突探测方法。将冲突探测视为模式识别问题,通过冲突模型分析,提出了航空器“冲突角”概念,改进了现有冲突识别方法采用的关键特征指标,将原有的4个关键特征指标提炼为3个指标,分别为航空器相对距离、相对速度以及冲突角,以此构造概率神经网络,训练形成神经网络分类器。结果表明,基于3关键特征的概率PNN冲突分类器分类误警率和漏警率保持在1%左右,在冲突误警率上优于基于4特征的SVM冲突分类器的6%,提高了航空器冲突探
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