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World File Search System交通管制
使用机器学习和...进行空中交通管制
空中交通管制 (ATC) 对人类健康很重要，因为飞行事故经常发生在空中，并导致死亡。空中交通可以通过预测航空系统的参数来控制或避免。本文提出了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法来预测和控制空中交通。所提出的机器学习和人工智能方法是根据空中交通数据集预测空中交通。空中交通可以通过不同的统计方法进行预测，例如逻辑回归 (LR)、决策树 (DT) 和朴素贝叶斯。由于基于准确性和时间的空中交通预测，这些算法的性能较差。这些算法在预测方面存在巨大差异，例如准确度水平和速度。为了解决上述问题，将空中交通数据输入到预先训练的模型中以预测空中交通。与其他统计算法相比，所提出的机器学习和人工智能方法具有高精度预测。与传统方法相比，机器学习和人工智能方法的准确率高达约 96%。
联合空中交通管制多服务程序
图 I-1 区域空中交通管制中心人员配备示例 ...................................................................................................... I-5 图 II-1 初始空中交通管制能力时间表示例场景 ...................................................................................... II-2 图 III-1 过渡至持续空中交通管制行动的场景 ............................................................................. III-2 图 III-2 规划人员的过渡检查表 ............................................................................. III-3 图 IV-1 保障选项 ............................................................................................. IV-2 图 A-1 空军空中交通管制结构 ............................................................................. A-3 图 A-2 特种战术中队指挥与控制系统 (SOF JATC) 结构 ............................................................................. A-5 图 B-1 A2C2 小组/AIC 小组对师/军的支持 ............................................................. B-4 图 B-2 陆军战术空中交通服务架构 ............................................................................. B-6 图 C-1 海军陆战队空中管制大队下属机构和支队 ............................................................................. C-2 图 C-2 海军陆战队空中指挥与控制系统（MACCS）.................................................................................... C-3 图 D-1 海军战术空中控制系统....................................... D-11 图 E-1 AN/MSN-7 塔式修复车....................................... E-14 图 E-2 AN/MPN-26 机动空中交通管制系统.................... E-20
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。
麻省理工学院林肯实验室空中交通管制
20 世纪 80 年代中期，一系列与微下击暴流（强大的雷暴引起的下沉气流和发散性地面风切变）相关的商用飞机事故促使美国联邦航空管理局开发了终端多普勒气象雷达 (TDWR)，为美国大型机场提供风切变检测和预警服务。林肯实验室的任务是开发 TDWR 原型以及所需的信号处理和模式识别算法，以提供高度可靠、全自动的风切变现象检测。该原型在科罗拉多州丹佛、密苏里州堪萨斯城和佛罗里达州奥兰多进行了 TDWR 运行演示。这些测试验证了 TDWR 概念的技术和操作可行性，并提供了有关风切变区域特征的宝贵数据，支持针对不同环境的检测算法优化。林肯实验室的 TDWR 原型活动促使美国联邦航空管理局从雷神公司采购了 45 台 TDWR。TDWR 网络在 20 世纪 90 年代全面部署，自 1994 年以来，美国没有发生过重大风切变相关事故。林肯实验室继续支持美国联邦航空管理局优化 TDWR 风切变检测算法的性能；现代化 TDWR 数据处理架构；并实施其他算法，包括雷暴跟踪和运动预测功能。
空军专业代码 (AFSC) 1C1X1 空中交通管制
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交通管制令和相关数据 - GOV.UK
展示他们将如何与所服务的社区进行有效沟通。在没有法定最低限额的情况下，用户认为这表明 HA 在履行职责时进行了适当的尽职调查，尤其是在公开调查中受到质疑时。• 取消发布 TTRO 的“提案”或“意图”的要求 • 规定与当地报纸广告相关的时间表
空中交通管制许可/评级标准手册...
在制定本标准手册时，以 ICAO 附件 1、PELR、ICAO 语言能力要求实施 (ICAO DOC.9835)、欧盟标准和其他民航文件为基础。本文件受控，需定期审查。空中航行服务安全标准部将尽可能保持本文件的完整、准确和最新。对本出版物的修订/修改行动的评论和建议应转发给 ANS 安全标准部主任。
空中交通管制失误原因研究...
结合新时期的发展，我国民航空中交通管理应进行优化和合理制定。交通管理的主要目的是使空中交通更加安全，因此，管理应更加科学，空中交通管理的内容设计更多，管理之中要结合管理的实际情况，将空中管理的最终目标进行差异化，然后分步实施，在管理过程中将生产安全指标与指标、以及措施指标相结合的方式，使各项指标得以落实。民航交通管制失误的产生有多种原因，在客观因素中，空中交通和噪声水平会影响工作人员处理问题时，从而降低工作效率，进而影响工作人员，在受影响的情况下，工作人员容易出现失误，导致不安全因素增加。同时在进行民航飞行时，气象条件也会产生很大影响。主观上，主观因素主要包括管制员的专业知识不够，工作经验不高，在分配的工作中没有及时完成足够多的工作，管制质量受到很多因素的影响。管制员本身的状态也会影响管制，也是影响空中交通管制的很大一部分。造成这种情况的主要原因是分工不科学，人员培训不够。以上这些都会对管制产生影响，所以管制质量存在问题。
人工智能技术应用于空中交通管制自动化
管制员的功能不足以成功处理这些问题，但他只关注冲突解决的基本方面。此外，研究了冲突解决问题的自动化。我们的工作尝试重现 Wesson 的结果（使用目视飞行规则 (VFR) 导航，但提供不同的规划技术），并尝试根据需要提供智能冲突解决基础。C.A. Shively 和 K. Cross 提出了一种自动冲突解决系统。尽管 EFR 冲突解决系统在 ATC 的一些方面具有很高的自由度，但它仍然能够成功地处理这些问题。此外，研究了冲突解决问题的自动化。我们的工作尝试重现 Wesson 的结果（使用目视飞行规则 (VFR) 导航，但提供不同的规划技术），并尝试根据需要提供智能冲突解决基础。
空中交通管制许可/评级标准手册...
检查空中交通管制员 (CATCO)：经许可机构正式授权的 ATCO，负责对 ATCO 进行书面和技能评估，以便颁发、更新和重新验证 ATC 执照或等级。民航医疗评估员 (CAMA)：由发牌机构任命的医生，具备航空医学实践资格和经验，能够评估和评定对飞行安全有重要意义的医疗状况。