基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法

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基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法

钱晓鹏, 张洪海, 祝前进, 王立超

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钱晓鹏, 张洪海, 祝前进, 王立超. 基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

引用本文:

钱晓鹏, 张洪海, 祝前进, 王立超. 基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

QIAN Xiaopeng, ZHANG Honghai, ZHU Qianjin, WANG Lichao. A Method to Detect General Aircraft Collisions Based on Probabilistic Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

Citation:

QIAN Xiaopeng, ZHANG Honghai, ZHU Qianjin, WANG Lichao. A Method to Detect General Aircraft Collisions Based on Probabilistic Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

钱晓鹏, 张洪海, 祝前进, 王立超. 基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

引用本文:

钱晓鹏, 张洪海, 祝前进, 王立超. 基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

QIAN Xiaopeng, ZHANG Honghai, ZHU Qianjin, WANG Lichao. A Method to Detect General Aircraft Collisions Based on Probabilistic Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

Citation:

QIAN Xiaopeng, ZHANG Honghai, ZHU Qianjin, WANG Lichao. A Method to Detect General Aircraft Collisions Based on Probabilistic Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(3): 28-34. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.03.004

南京航空航天大学民航学院南京 210016
南京航空航天大学民航学院南京 210016
中国人民解放军 32145 部队飞行管制室河南新乡 453000
南京航空航天大学民航学院南京 210016

基金项目:

南京航空航天大学研究生创新基地开放基金项目

国家自然科学基金面上项目

中图分类号: U8
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出版历程
- 刊出日期: 2019-06-28

A Method to Detect General Aircraft Collisions Based on Probabilistic Neural Network

摘要: 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测的准确度;分类所耗时间始终保持在1.2 s左右,远低于Monte Carlo仿真方法的同时,较4特征分类器也降低了0.2 s左右,提高了冲突识别效率.
- 航空安全 /
- 通用航空 /
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- 神经网络 /
- 模式识别

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