在实际监测任务中,及时有效地识别飞行模式至关重要。然而,现有的飞行模式识别方法主观性强、模式单一,限制了在复杂情况下的飞行监控能力,在实际应用中有局限性,进而导致模式边界定位不精确、识别精度低。为此提出一种基于敏感边界和...在实际监测任务中,及时有效地识别飞行模式至关重要。然而,现有的飞行模式识别方法主观性强、模式单一,限制了在复杂情况下的飞行监控能力,在实际应用中有局限性,进而导致模式边界定位不精确、识别精度低。为此提出一种基于敏感边界和长飞行序列的飞行模式智能识别方法(Intelligent Flight Pattern Recognition Method for Sensitive Boundaries and Long Flight Sequences, IFPRM-SBLFS),以对飞行模式进行智能识别。为了更好地探索多模式飞行参数的空间关系,设计自适应图嵌入,针对不同持续时间的飞行模式提出去噪深度多尺度自动编码器,以及用于减轻模型损失的分类加权焦点损失和回归联合时空交集损失。为验证所提方法的优越性,采集多架民用航班的真实参数,涵盖11种飞行模式,通过人工标注构建飞行模式数据集。仿真计算结果表明:新模型能够在连续飞行架次中自动区分不同的飞行模式,并准确提取模式边界,识别准确率达到了99.07%,且无需任何预处理或后处理;新的智能识别方法可以有效提高精确度和敏感边界的飞行模式识别效果。展开更多
文摘在实际监测任务中,及时有效地识别飞行模式至关重要。然而,现有的飞行模式识别方法主观性强、模式单一,限制了在复杂情况下的飞行监控能力,在实际应用中有局限性,进而导致模式边界定位不精确、识别精度低。为此提出一种基于敏感边界和长飞行序列的飞行模式智能识别方法(Intelligent Flight Pattern Recognition Method for Sensitive Boundaries and Long Flight Sequences, IFPRM-SBLFS),以对飞行模式进行智能识别。为了更好地探索多模式飞行参数的空间关系,设计自适应图嵌入,针对不同持续时间的飞行模式提出去噪深度多尺度自动编码器,以及用于减轻模型损失的分类加权焦点损失和回归联合时空交集损失。为验证所提方法的优越性,采集多架民用航班的真实参数,涵盖11种飞行模式,通过人工标注构建飞行模式数据集。仿真计算结果表明:新模型能够在连续飞行架次中自动区分不同的飞行模式,并准确提取模式边界,识别准确率达到了99.07%,且无需任何预处理或后处理;新的智能识别方法可以有效提高精确度和敏感边界的飞行模式识别效果。
