基于电子进程单数据的航空器飞行动态预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-14页 |
| 1.2 国内与国外的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.2 内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 飞行动态预测的先行方法分析 | 第19-38页 |
| 2.1 电子进程单介绍 | 第19-23页 |
| 2.2 数据序列的挖掘介绍 | 第23-24页 |
| 2.3 数据序列的挖掘算法 | 第24-26页 |
| 2.4 飞行动态预测技术 | 第26-27页 |
| 2.5 航空器动态预测的传统模型 | 第27-35页 |
| 2.5.1 HMM-隐马尔科夫模型 | 第28-29页 |
| 2.5.2 模糊数学模型 | 第29-30页 |
| 2.5.3 神经网络模型 | 第30-35页 |
| 2.6 Swarm模型 | 第35-36页 |
| 2.6.1 Swarm模型的特点 | 第35页 |
| 2.6.2 Swarm势函数 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于电子进程单历史数据的预处理 | 第38-48页 |
| 3.1 数据预处理技术 | 第38-39页 |
| 3.1.1 数据预处理 | 第38页 |
| 3.1.2 数据预处理的主要方法 | 第38-39页 |
| 3.2 电子进程单历史数据的预处理 | 第39-43页 |
| 3.2.1 电子进程单数据的格式 | 第40页 |
| 3.2.2 电子进程单历史数据的预处理 | 第40-43页 |
| 3.3 电子进程单的雷达数据处理 | 第43-47页 |
| 3.3.1 正则表达式的应用 | 第43-45页 |
| 3.3.2 电子进程单数据的提取软件设计 | 第45-47页 |
| 3.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 第四章 终端区飞行动态识别 | 第48-59页 |
| 4.1 终端区飞行特点 | 第48页 |
| 4.2 基于PHMM模型的飞行动态识别 | 第48-58页 |
| 4.2.1 PHMM定义 | 第48-49页 |
| 4.2.2 包含管制经验的PHMM模型建立 | 第49-50页 |
| 4.2.3 模型训练与识别结果 | 第50-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 航空器的飞行动态预测仿真 | 第59-72页 |
| 5.1 航空器的飞行特点 | 第59页 |
| 5.2 航空器的飞行动态 | 第59-62页 |
| 5.2.1 航空器的飞行高度 | 第59-60页 |
| 5.2.2 航空器的航线 | 第60-61页 |
| 5.2.3 航空器的飞行速度 | 第61-62页 |
| 5.3 飞行动态预测模型建立 | 第62-65页 |
| 5.4 模型的训练与预测 | 第65-67页 |
| 5.4.1 HMM-BP混合模型的训练 | 第65页 |
| 5.4.2 飞行动态预测 | 第65-67页 |
| 5.5 基于Steer算法改进模型 | 第67-69页 |
| 5.5.1 Steer算法的应用及改进 | 第67-68页 |
| 5.5.2 基于飞行规则改进模型 | 第68-69页 |
| 5.6 航空器飞行冲突的仿真验证 | 第69-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第79页 |
