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World File Search System交通管制
警报设计对空中交通管制员的影响...
目的：研究旨在开发一种更好的听觉警报设计，以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法：参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素（警报设计和经验水平）进行方差分析，以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果：在 STCA、APW 和 MSAW 中，ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外，警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论：结果表明，COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知，而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知，还提供 2 级和 3 级态势感知，以帮助 ATCO 了解关键事件，从而制定更合适的解决方案。因此，以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外，语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
空中交通管制培训中心
saca.edu.sa › 文件 › ATC-Info PDF 2020年11月18日 — 2020年11月18日 飞机。设备。人为因素。•。机场。•。专业环境。谁应该参加？•。未来的空中交通管制员。
利用低地球轨道卫星增强空中交通管制安全：非 TCAS 飞机
摘要。本文介绍了一种新型 TCAS 设计的研究，该设计将低轨道卫星的利用与现有的 TCAS 系统相结合，以提高运营效率并克服挑战。随着空中交通的不断增长，确保安全仍然是重中之重。TCAS 的开发是为了减轻飞机碰撞的风险，并且是大型运输飞机的强制性要求。TCAS 使用信息和数据来确定附近飞机的高度和相对位置。然而，尽管空中交通管制 (ATC) 系统取得了进步，但未配备 TCAS 的飞机仍在空域中运行，这可能会增加空中相撞的风险。此外，现有的 TCAS 系统通常会发出频繁且不必要的警报，尤其是在人口密集的终端区域，从而导致飞行员采取错误行动。提出的解决方案旨在通过其他飞机检测未配备 TCAS 的飞机，无论它们是否配备了 TCAS。因此，目标是优化 TCAS 的效率以降低空中相撞的风险并提高整体航空安全。管理应用程序分布在云端，以节省资源利用，包括处理和空中交通管制相关交换的能源消耗。
施工区域交通管制手册
施工区域交通控制手册 (WATCM) 是部长指定的官方手册。它提供了一套统一的指南，用于设计和应用交通控制标志或设备，以支持任何影响省级公路交通的计划内施工。除雪和应急响应活动不在此列，因为它们是计划外的施工。WATCM 的内容是根据加拿大运输协会的《加拿大统一交通控制设备手册》(MUTCDC) 提供的指导，专门为新不伦瑞克省定制的。
升级空中交通管制系统的必要性
全球对航空旅行的需求正在急剧上升，乘客人数以及平民，军事和货运飞行的预计会大幅增长。联邦航空管理局（FAA），航空机构和主要飞机制造商项目的年度增长2.7％，预测到2036年到2036年[6、16、17、18、19]。在全球范围内，预计到2040年将每年旅行数十亿乘客，从而大大加剧了空域拥塞，并对现有的ATC系统造成了巨大压力[2，6]。在经济增长，市场全球化以及航空运输的可及性的推动下，航空旅行的迅速扩张需要立即升级到ATC基础设施，以防止广泛的延迟和效率低下。
飞机监视来自太空：空中交通管制的未来？：基于空间的ADS-B，地位，挑战和机遇
历史航空交通监视自（商业）航空的一开始以来一直是一项关键技术。监视空域中对象的原始方法是通过传统雷达作为一种非常简单但有效的方法，可以检测具有足够雷达横截面的任何对象。主监视雷达利用波传播的物理特性，通过仅反射，飞行时间和多普勒偏移来确定空降物体的位置[2]。虽然主要雷达提供了一种简单的（因为它是完全被动的）手段（在飞机上不需要主动元素），但也固有地受到限制。例如，除了简单地确定位置和速度之外，无法检索有关检测到的对象的其他信息。这一限制最终导致引入了二级监视雷达作为军事身份朋友或敌人系统的继任者。这种技术使它能够通过飞机对询问者的要求进行积极响应来检索更详细的信息，要求每架飞机携带一个应答器，以等待地面站的询问。作为一个主动雷达，有必要确定审讯器和飞机转PONDER的通用标准/协议。将实现此类标准的第一个协议是模式A和模式C协议，该协议允许空中交通管制员直接从飞机上请求限定的信息，例如飞机身份和高度。由于运营能力的限制，模式A和模式C由模式S协议取得了成功，如ICAO附件10卷IV [2]中所述，该协议改进并建立在现有机制上，并且仍然是当今事实上的标准。实际上，欧盟第1207/2011条要求每架飞机进入仪器下的欧洲领空
GAO-24-107001，空中交通管制：FAA迫切需要现代化老化系统
，尽管FAA政策表明，预先投资受到有限的监督，但建立成本，时间表和绩效基线所需的20个选定投资中，许多投资都很慢。具体来说，这11个适用的投资平均花费了4年零7个月才能建立其基线。此外，一项投资花费了6年零8个月，截至2024年5月，另外两个投资是在6年前启动的，尚未确定其基线。FAA官员承认问责制的差距，并表示他们正处于计划建立更大责任制的最初阶段。FAA建立了开发和实施指导的时间范围，以增加对需要额外资源或时间的预先投资的监督，该机构将继续在建立投资基础方面经历持久的时间长度。此外，直到投资以迅速的方式建立基准为止，该机构将无法努力跟踪计划的执行或减轻风险。
空中交通管制主要监视雷达
Terma 推出 SCANTER 4002，以应对现代 ATC 挑战。这款先进的 X 波段雷达系统突破了传统限制，在日益复杂的环境中提供卓越的检测能力和增强的态势感知能力。该系统体现了一种经济高效、紧凑的解决方案，绝不牺牲质量或性能，使其成为现代 ATC 运营不可或缺的资产。
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
空军专业代码 (AFSC) 1C1X1 空中交通管制
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