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J-GLOBAL ID：201802261998532506   整理番号：18A1820737

歴史的データに基づく空中改航アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Algorithm for Rerouting Based on Historical Data

著者 (3件)： Chen Zhengmao (四川大学視覚合成図形図像技術国防重点学科実験室,四川成都 610065;四川大学国家空管自動化系統技術重点実験室,四川成都 610065) ,  Lin Yi (四川大学視覚合成図形図像技術国防重点学科実験室,四川成都 610065;四川大学国家空管自動化系統技術重点実験室,四川成都 610065) ,  Yang Bo (四川大学視覚合成図形図像技術国防重点学科実験室,四川成都 610065;四川大学国家空管自動化系統技術重点実験室,四川成都 610065)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban)
巻： 50  号： 4  ページ： 110-115  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2596A  ISSN： 1009-3087  CODEN： SXGKFI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 改良航行は,悪天候,軍事活動,および交通管制御などの緊急事態に対処するための重要な戦略である。歴史的レーダデータの特徴をマイニングするための改良アルゴリズムを提案した。最初に,改良経路の経済性,安全性,経路特性,および容量の影響を考慮して,航空路の可能な改良範囲の経路を解析し,最適の改良区間と,その修正制約条件を満足させる一連の重要点シーケンスを決定した,そして,それは,航空路の改良経路の最適化のため,最適の軌道決定条件の決定に役立った。次に,履歴レーダデータの位置情報に基づいて,キーポイント配列の軌道の実行状況を分析し,そして,ナビゲーションのキーポイントを選択するための経路の利用率の計算方式を,提案して,次に,改良経路の最適ポイントシーケンスを,提案した。航空機の飛行中の速度ベクトルをモデリング対象として、機械学習アルゴリズムを通じて、キーポイント配列の航行を経由した飛行の運動モードをマイニングする。混合Gaussモデルを用いて,速度ベクトルのモデリングとパラメータ学習を行い,そして,Markovモンテカルロサンプリングアルゴリズムを用いて,速度ベクトルのシーケンスを予測した。最後に,均一加速運動学方程式を用いて,完全な経路を予測した。ある大規模流量管理システムの応用実践により、改航制約条件と航行履歴の運行状況(利用率)などの要素の下での改航策略が航空班の実際の運行状況に符合することを証明した。同時に,アルゴリズムは,航行路の軌道を高精度に予測することができ,経路関連領域のトラフィック管理のためのデータサポートを提供する。この改良アルゴリズムは,飛行中の航空便の改良問題を解決できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  最適化 ,  レーダ ,  位置情報 ,  安全性 ,  学習アルゴリズム ,  流量 ,  航空輸送 ,  管理システム ,  航行 ,  航空機 ,  飛翔 ,  *アルゴリズム ,  荒天 ,  航空路

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歴史 ,  アルゴリズム ,  研究