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摘要：智能自动化和可信自主性正在被引入航空航天信息物理系统，以支持包括数据处理、决策、信息共享和任务执行在内的各种任务。由于这些任务中人与自动化之间的集成/协作水平不断提高，当机器监控操作员的认知状态并适应它们以最大限度地提高人机界面和交互 (HMI 2 ) 的效率时，闭环人机系统的操作性能可以得到增强。技术发展已使神经生理学观察成为一种可靠的方法，可以使用各种可穿戴和远程传感器来评估人类操作员的状态。传感器网络的采用可以看作是这种方法的演变，因为如果这些传感器实时收集和交换数据，同时远程控制和同步它们的操作，则具有显着的优势。本文讨论了航空航天信息物理系统传感器网络的最新进展，重点关注认知 HMI 2 (CHMI 2 ) 的实现。本文讨论了在此背景下使用的关键神经生理测量及其与操作员认知状态的关系。本文还介绍了基于机器学习和统计推断的合适数据分析技术，因为这些技术可以处理神经生理和操作数据，以获得准确的协同作用。
航空航天人机系统的传感器网络
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