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下一代机载防撞系统
构建一个能够满足商业航空所需安全标准的防撞系统具有挑战性。林肯实验室与其他组织合作，花了几十年时间开发和完善目前使用的系统 [1]。创建一个强大的系统很困难，原因有几个。系统可用的传感器不完善且噪声大，导致所涉及飞机的当前位置和速度不确定。飞行员行为和飞机动力学的多变性使得很难预测飞机未来的位置。此外，该系统必须平衡多个相互竞争的目标，包括安全和操作考虑。在过去的几年里，林肯实验室一直在开发先进的算法技术来应对这些防撞的主要挑战。这些技术依靠概率模型来表示各种不确定性来源，并依靠基于计算机的优化来获得最佳的防撞系统。使用记录的雷达数据进行的模拟研究证实，这种方法可以显著提高安全性和操作性能 [2]。美国联邦航空管理局 (FAA) 已组建一个组织团队来完善该系统，该系统现已被称为机载防撞系统 X (ACAS X)。2013 年令人满意的概念验证飞行测试将加强使 ACAS X 成为下一个防撞国际标准的目标。
飞行安全标准部 - CAAN
第 1 章：总则 1.1 引言 在航空业，培训一直是提高人员效率的关键因素，既包括操作性能，也包括安全性。培训的有效性还取决于培训是否能够在安全和性能这两个主要组成部分之间取得平衡。客舱安全是整体飞行安全不可分割的一部分，在培训中涵盖了广泛的领域。与之前侧重于发生事故时飞机的疏散相反，如今的客舱安全意味着： 有助于防止事故和事件， 保护飞机上的乘客免受客舱内可能存在的安全隐患的伤害 在发生紧急情况时将伤害降到最低，提高生存能力 毋庸置疑，安全只有通过主动的安全管理才能实现，包括识别隐患和降低安全风险，并且需要特定的知识和技能。因此，考虑到机组人员在管理安全方面的作用，有必要引入一个有效的培训系统，以便培养出有能力的机组人员，使他们在正常的日常飞行中履行与安全相关的职责，并在任何异常或紧急情况下自信地采取行动。这本名为“机组人员培训手册，2015”的手册旨在建立机组人员培训课程和程序的一致性
远程塔环境中较低帧率的影响
摘要 — 在航空领域，“远程塔台”是一个当前快速发展的概念，为机场提供经济高效的空中交通服务 (ATS)。其基本原理是依靠光学摄像机传感器，其视频图像从机场中继到位于任何地方的 ATS 设施，并显示在视频全景图上，以提供独立于塔台窗外视野的 ATS。带宽通常有限且昂贵，但在这种经济高效的系统中起着至关重要的作用。降低中继视频流的帧速率 (FR，以 fps 表示) 是节省带宽的一个参数，但会以视频质量为代价。因此，本文评估了在不影响操作性能和人为因素问题的情况下可以减少多少 FR。在我们的研究中，七名空中交通管制员观看了由德国航空航天中心 (DLR e.V.) 布伦瑞克-沃尔夫斯堡机场 (BWE) 的远程塔台现场测试平台录制的真实空中交通视频。在被动阴影模式下，受试者在四种不同的 FR 条件下（2 fps、5 fps、10 fps 和 15 fps）执行 ATS 相关任务，以客观衡量其视觉检测性能并主观评估其当前生理状态以及感知的视频质量和系统可操作性。研究结果表明，通过降低 FR，视觉检测性能和生理状态均不会受到影响。只有感知的视频质量和感知的系统可操作性会因降低 FR 而下降
Microsoft Word - 评估宇航服手套贴合度对灵活性和认知任务表现的影响 - Seamus Lombardo - ICES 2020 - 反馈已实施 722020
宇航服设计。迄今为止，宇航服贴合度与操作性能之间的关系尚未量化。这项工作研究了宇航服手套贴合度对灵巧任务和模拟月球着陆器手动控制任务（具有心理工作量成分）的表现的影响。通过这些任务，评估了静态手套贴合度增加与灵巧任务和认知任务表现下降相关的假设。参与者（n = 9）穿着类似于猎户座乘员生存系统的原型宇航服手套，在手套箱真空室（4.3 psid）中完成任务。受试者在尺寸方案中的规定贴合度是使用他们的人体测量学确定的。受试者在加压和不加压状态下戴着比规定贴合度小一号的手套、规定贴合度尺寸和比规定贴合度大一号的手套执行任务。为了评估一般灵活性，受试者完成了钉板任务，这需要在板上的位置之间移动和旋转钉子。灵活性也通过功能性工具任务进行测量，其中受试者将舱外活动 (EVA) 系绳钩连接到按照 NASA 规范设计的固定装置上并断开连接。对于这两项灵活性任务，记录了完成时间。Draper 实时性能指标工作站月球登陆模拟器用于评估飞行性能和心理工作量（通过次要任务响应时间测量）。没有一致的迹象
基于 EEG 的脑机接口 (BCI)
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是用户和系统之间强大的通信工具，它增强了人脑直接与环境通信和交互的能力。过去几十年来，神经科学和计算机科学的进步推动了 BCI 的令人振奋的发展，从而使 BCI 成为计算神经科学和智能领域的顶级跨学科研究领域。可穿戴传感设备、实时数据流、机器学习和深度学习方法等最新技术进步增加了人们对基于脑电图 (EEG) 的 BCI 在转化和医疗保健应用方面的兴趣。许多人受益于基于 EEG 的 BCI，它有助于在工作场所或家中单调的任务下持续监测认知状态的波动。在本研究中，我们调查了脑电信号传感技术和 BCI 应用中计算智能方法的最新文献，弥补了过去五年 (2015-2019) 系统总结中的空白。具体来说，我们首先回顾了 BCI 的现状及其重大障碍。然后，我们分别介绍了用于收集和清理 EEG 信号的先进信号传感和增强技术。此外，我们展示了最先进的计算智能技术，包括可解释的模糊模型、迁移学习、深度学习和组合，以在流行的应用中监控、维护或跟踪人类的认知状态和操作性能。最后，我们提供了几个受 BCI 启发的创新医疗保健应用，并讨论了基于 EEG 的 BCI 的一些未来研究方向。
纳米级应力局部化对 GaN 高迁移率晶体管辐射敏感性的影响
原子位移的高阈值能量（Ed）[5]、点缺陷的动态退火[6]以及没有传统的栅极绝缘体[7]，这些使得它们在辐射环境中也具有吸引力。GaN HEMT 中故意引起的应力场在整个通道中基本是均匀的。这可能是为什么局部应力的概念尚未在文献中研究的原因。另一个原因可能是局部应力的全局平均值很小；这似乎太小而无法影响任何特性。最后，以纳米级分辨率映射机械应力是一项艰巨的任务。所有这些因素使得 GaN HEMT 文献只能研究均匀应力场的作用。但是，关态偏置可能会在电场周围引起高度局部化的机械应力。[8] 器件制造和设计特征也会产生应力局部化。然而，目前还没有人齐心协力绘制机械应力的空间非均匀性图，以研究其对晶体管特性的影响。常用的实验技术，如悬臂[9]、三点弯曲[10]和四点弯曲[11]，都无法捕捉到应力局部化。衬底去除[12,13]也用于产生均匀的弯曲应力。本研究的动机来自应力约束效应提供的识别易受辐射区域的机会。我们假设纳米级约束应力（机械热点）可能决定辐射损伤（甚至是操作性能下降）的特定位置成核。例如，HEMT 的栅极漏电被归因于促进肖特基接触金属化相互扩散的局部应力强度。[14]只有少数研究试图控制固有应力以显示对辐射效应的明显影响。 [15,16] 有必要将这些研究扩展到特定类型的辐射和压力。
多光谱图像的迭代多尺度融合与夜视彩色化
1.引言多光谱图像通常提供互补信息，如可见光波段图像和红外图像（近红外或长波红外）。有强有力的证据表明，融合的多光谱图像提高了解释的可靠性（Rogers & Wood，1990；Essock 等人，2001）；而彩色多光谱图像则提高了观察者的表现和反应时间（Toet 等人，1997；Varga，1999；Waxman 等人，1996）。计算机可以自动分析灰度融合图像（用于目标识别）；而彩色图像则易于人类用户解释（用于视觉分析）。想象一下，夜间导航任务可以由配备多传感器成像系统的飞机执行。分析组合或合成的多传感器数据将比同时监测多光谱图像（如可见光波段图像（例如，图像增强，ll）、近红外（NlR）图像和红外（lR）图像）更方便、更有效。在本章中，我们将讨论如何使用图像融合和夜视彩色化技术合成多传感器数据，以提高多传感器图像的有效性和实用性。预计这种图像合成方法的成功应用将提高遥感、夜间导航、目标检测和态势感知的性能。这种图像合成方法涉及两种主要技术，即图像融合和夜视彩色化，分别在下面进行回顾。图像融合通过整合互补数据来组合多源图像，以增强各个源图像中明显的信息，并提高解释的可靠性。这样可以得到更准确的数据（Keys et al.，1990）并提高实用性（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，1999）。此外，据报道，融合数据提供了更为稳健的操作性能，例如增加了置信度、减少了歧义性、提高了可靠性和改进了分类（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，2001）。图像融合的一般框架可以在参考文献（Pohl & Genderen，1998）中找到。在本章中，我们的讨论重点是像素级图像融合。对融合图像质量的定量评估对于客观比较各个融合算法非常重要，它可以测量有用信息的数量和融合图像中引入的伪影数量。