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数据驱动轨迹不确定性...
高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了控制器操作之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。由于运营问题，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升曲线的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升到巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。分析结果为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到证明。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
usgif - 轨迹杂志
BAE 系统 8201 Greensboro Dr, Suite 1200 McLean, VA 22102 www.baesystems.com BAE 系统为安全、情报和国防社区以及商业和民用客户设计、开发和集成广域、持续监视传感器以及基于知识的系统和工具。我们的员工是传感器开发和集成、图像链处理应用程序、外包制图和数据制作以及商业软件产品方面的专家。我们还提供相关的系统工程、工厂支持、现场运营和维护、测试设施支持以及研发服务。我们的实际支持包括分析服务、重点培训和企业范围的管理信息技术运营。这些能力结合了我们不断推进任务的坚定承诺——预测、预防和保护。 POC：Craig Brower，NGA 客户经理，703-283-4588 craig.brower@baesystems.com 会员级别：战略合作伙伴
朝向可概括的轨迹...
现有的车辆轨迹预测模型与普遍性，预测不确定和处理复杂相互作用的斗争。通常是由于针对特定数据集定制的复杂体系结构和效率低下的多模式处理的限制所致。我们使用Reg Ister查询（PerReg+）提出每个CEVER，这是一个新型的轨迹预测框架，引入了：（1）通过自我抗议（SD）和蒙版重建（MR），捕获全球上下文和细粒度细节的双重水平表示学习。此外，我们重建段级轨迹和泳道段的方法和查询下降的车道段，有效地利用上下文信息并改善了概括； （2）使用基于寄存器的查询和预处理增强了多模式，从而消除了对聚类和抑制的需求； （3）在微调过程中进行自适应及时调整，冻结主要体系结构并优化少量提示以进行有效的适应性。perreg+设置了Nuscenes [1]，Argoverse 2 [2]和Waymo Open Motion数据集（WOMD）[3]的新最新性能。引人注目的是，我们验证的模型在较小的数据集中将误差降低了6.8％，多数据集训练增强了概括。在跨域测试中，PERREG+与非预言变体相比，B-FDE降低了11.8％。
MH370航班轨迹分析
1. 详细分析了从航路点 IGARI 到苏门答腊岛北部最后一次雷达接触的已知轨迹。结果表明，飞机在改变航线时的掉头很可能是手动操作的。经过短暂下降后，飞机以恒定的 310 节 IAS 速度在 FL300 飞行，并在 18h21’ UTC 后略微加速。这与从掉头后的官方出口点到最后一次雷达接触的时间相符。 2. 使用经过验证的航空计算重建的未知轨迹基于：a. 我们根据当天的天气数据对 18h28 UTC 的燃油量进行估计。b. 被认为值得信赖的 Inmarsat 卫星弧。c. 飞行员使用的当天气象信息和卫星事后收集的数据（风图、温度报告、全球数据同化系统-GDAS 等）d.搭载 Rolls-Royce Trent 892 发动机的 B777-200ER 的“飞行性能”表。例如 9M-MRO 具体技术数据，如燃油消耗性能系数 3。沿我们重新计算的轨迹计算出的 BTO 和 BFO 2 值与官方测量值相匹配，因为它们分别在 Inmarsat 定义的 +/-50 µs 和 +/- 7 Hz 范围内。
增强亚最佳轨迹缝线
通过监督学习（RVS）进行的加强学习被称为离线增强学习（RL）的新兴范式。虽然返回条件的RVS（RVS-R）在与离线RL任务有关的广泛数据集中占主导地位，但最近的发现表明，目标条件条件的RVS（RVS-G）优于特定的子最好数据集中的轨迹迹象，其中轨迹插入轨迹可用于实现最新功能性能。但是，这种优势的根本原因仍未得到充分探索。在本文中，采用了教学实验和理论分析，我们揭示了RVS-G在缝线轨迹中的熟练程度源于其在评估过程中概括到未知目标方面的熟练性。在这种见解的基础上，我们引入了一种新颖的RVS-G方法，即空间组成RVS（SC-RVS），以增强其概括为未知目标的能力。此反过来又增强了子最佳数据集上的trajectory缝合性能。具体而言，通过利用优势重量的力量和最大透气正则重量，我们的方法可以与现有的RVS-G方法相比，在行动选择中促进乐观目标采样的促进与维护差异的悲观水平。对D4RL基准测试的广泛实验结果表明，在大多数情况下，我们的SC-RV对基准的表现良好，尤其是在需要轨迹缝线的亚最佳数据集上。
战略空中轨迹管理
4D 四维 ABRR 机载改道 ABTM 机载轨迹管理 ACARS 飞机通信寻址和报告系统 ANSP 空中导航服务提供商 AOC 航空公司运营中心 ARTCC 空中交通管制中心（“中心”） ATCSCC 空中交通管制系统指挥中心 CDM Net 协作决策网络 CDM 协作决策 CTOP 协作轨迹选项程序数据通信数字数据通信 EFB 电子飞行包 ERAM 航路自动化现代化 FAA 联邦航空管理局 FL 飞行高度 FMS 飞行管理系统 NAS 国家空域系统 NASA 美国国家航空航天局 NextGen 下一代空中运输系统 RAD 航路修正对话 RTA 所需到达时间 RTC 相对轨迹成本 SATM 战略机载轨迹管理 STAR 标准终端到达航路 SWIM 全系统信息管理 TASAR 交通感知战略机组请求 TBFM 基于时间的流量管理 TBO 基于轨迹的运行TFDM 终端飞行数据管理 TFM 交通流量管理 TFMS 交通流量管理系统 TMU 交通管理单元 TOS 轨迹选项集 TRACON 终端雷达进近管制
按轨迹管理的运营概念
本文档介绍了“按轨迹管理” (MBT)，这是未来空中交通管理 (ATM) 的一个概念，其中每个航班都按照四维轨迹 (4DT) 运行，该轨迹由空域用户和联邦航空管理局 (FAA) 协商确定，以尊重空域用户的目标，同时遵守国家空域系统 (NAS) 的限制。在当今的 NAS 中，ATM 系统尝试根据批准的飞行计划和预定或控制的起飞时间预测每个航班的轨迹。但是，一旦飞机开始移动，管制员就会对飞机进行战术管理，以实施交通管理限制、分离原本有冲突的飞机并解决出现的 NAS 限制。战术管制员的行动不会直接传达给自动化系统或其他利益相关者。此外，初始轨迹预测不会预测这些中断或它们将如何影响飞行。因此，再加上所需数据和模型的差距，轨迹预测的准确性低于可能的水平，从而影响交通流量管理 (TFM) 的性能。 MBT 概念的基石是，所有飞行器始终具有从其当前状态到其目的地的指定 4DT。这些指定轨迹由轨迹约束和描述组成。飞行员和空中交通管制员在自动化的帮助下操作飞机以遵守指定