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基于GAN-LSTM的通用机场冲突探测与智能解脱方法
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作者 陈博 李梓明 +4 位作者 徐松涛 叶一龙 柯颖 高峰 王东 《交通运输研究》 2026年第1期70-79,共10页
为提升A类通用机场终端区在动态环境下的冲突探测与解脱能力,提出一种生成对抗网络(GAN)与长短期记忆网络(LSTM)深度融合的端到端冲突探测与智能解脱方法。该方法的核心创新包括:(1)构建双任务判别器架构,通过共享特征实现轨迹真伪判别... 为提升A类通用机场终端区在动态环境下的冲突探测与解脱能力,提出一种生成对抗网络(GAN)与长短期记忆网络(LSTM)深度融合的端到端冲突探测与智能解脱方法。该方法的核心创新包括:(1)构建双任务判别器架构,通过共享特征实现轨迹真伪判别与冲突概率预测;(2)设计物理约束引导的生成器,在满足飞行约束条件下生成多样化解脱轨迹,并通过多准则筛选最优方案;(3)提出自适应损失权重调整策略,动态平衡轨迹重建精度、对抗训练与冲突规避等多个目标。基于TrajAir数据集的综合实验表明,所提方法的冲突检测准确率达93.4%,解脱成功率达88%,显著优于所对比的传统几何规则方法;所生成轨迹误差小、符合飞行性能约束,体现出良好的实时性、准确性及决策灵活性。研究可为通用航空空中交通管理智能化提供技术参考,有望促进低空空域的安全高效运行。 展开更多
关键词 通用航空 冲突探测 轨迹生成 生成对抗网络 深度学习
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