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World File Search System空中交通
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。
英国军事 aip gen 3 - 3 - 1 gen 3.3 空中交通服务
斯旺威克军事。根据英国皇家空军 BM 部队的命令，ATS 的提供将优先考虑。Swk 在当地时间 18:00 - 08:00 和周五 17:00 至周一 08:00 之间减少人员配备（公共假日后延长至周二 08:00）。在此期间需要服务的任何飞机都应使用用户支持中提供的模板提交 OOH 请求：https://www.aidu.mod.uk/aip/userSupport.html 如果站点或中队在夜间飞行活动期间需要 Swk 支持，则应使用表格，至少提前 2 周通知。对于航路穿越、UAS 和 MAS，请参阅英国军事 AIP 第 6 节 ENR 图表、ENR 6-11 斯旺威克军事区域安全高度。
自主城市空中交通的未来
去年，人们对自动驾驶飞机的关注度不断上升，业界也加大力度推动这种新型客运模式的实现，重点是验证新技术和开拓新市场。业界和政府机构已经并将继续在这一领域投入大量工作。解决方案不仅仅在于技术，还在于让人们参与其中。交通运输的自动化也不是什么新鲜事。世界上有许多自动驾驶交通系统，但自动驾驶汽车尚未成为主流。
空军专业代码 (AFSC) 1C1X1 空中交通管制
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对自动城市空中交通信任的客观检测
摘要：城市空中交通（UAM）应运而生，以应对日益增长的交通需求。由于 UAM 涉及复杂城市地区的商业飞行，成熟的自动化技术对于确保安全、便捷和可靠的飞行至关重要。然而，目前人们对自动化的接受程度还不够。因此，本研究试图客观地检测人类对 UAM 自动化的信任程度。使用脑电图（EEG）信号，特别是事件相关电位（ERP），来分析和检测操作员对自动化 UAM 的信任，从而深入了解与信任相关的认知过程。还建立了集成注意力机制的二维卷积神经网络（2D-ACNN），以便通过 EEG 信号实现端到端的信任检测。结果表明，我们提出的 2D-ACNN 优于其他最先进的方法。这项工作有助于提高 UAM 自动化的可信度和普及度，这对于 UAM 领域的广泛采用和进步至关重要。
新闻字节 2023 年海军东南地区顶级空中交通管制员、技术员公布
照片由 Penny Randall 拍摄 国防社区发展委员会主席 Tom Williams 欢迎近 100 名嘉宾参加 2 月 21 日在杰克逊举行的 2024 年军事状况研讨会。全州所有 15 个现役和国民警卫队基地的代表以及经济发展组织、州和地方立法机构的代表出席了会议。此次活动包括小组讨论和演讲，旨在促进军队和当地社区之间的互动。海军子午线基地指挥官 CAPT Luke Davis 就海军基地周围的侵占解决方案发表了讲话。其他主题包括：军人配偶和家庭圆桌会议；气候和能源复原力；国防社区对军事设施和密西西比国防工业的支持以及技术。
集成的空气和空间交通管理：基于代理的模拟，用于分析太空启动对空中交通的影响
摘要 - 在商业空间发射的出现驱动的太空发射活动激增，迫使航空和太空发射部门合作，以安全有效地整合太空发射活动。本文介绍了基于代理的建模（ABM）和仿真框架，旨在评估航天器发射对集成的空气和空间交通管理系统中空中交通的影响。所提出的框架结合了参与空间执行阶段的各种代理，并考虑了空中交通管理与空间交通管理之间的互动和协调。该论文首先概述了当前空间发射操作及其效果的状态。然后，开发了一个基于通用代理的模型用于太空启动执行阶段，以了解对空间发射活动涉及的各种实体以及这些实体之间的交互。使用基于ABM的蒙特卡罗模拟，本文评估了空间发射故障时对空中交通运营的影响。在每个模拟中，都考虑到各种因素，包括启动站点位置，发射插槽，执行阶段的故障概率，碎片分散以及空中交通管理（ATM）/空间交通管理（STM）协调的时间延迟。为了证明在操作环境中所提出的框架的实际应用，该论文介绍了新加坡FIR的基于海上太空的案例研究。该论文通过满足对不同利益相关者之间安全共享空间的创新策略的需求，为空气和太空交通管理领域做出了宝贵的贡献。关键字 - 空间交通管理，空中交通管理，空域集成，影响评估，基于代理的建模，蒙特卡罗模拟，碎片危险区域
平衡空中交通需求的机器学习框架...
摘要 - 平衡空中交通需求和空域储能是领空管理中的关键挑战。此任务需要空中交通管制员之间的情境意识，需要使用可解释的流量预测和视觉工具来促进知名度良好的决策过程。本文提出了拟议的机器学习框架 - 旨在通过动态空域部门（DAS）平衡空域需求和容量的工作。das是一个概念，涉及扇区配置的动态变化，以响应交通需求的波动。所提出的框架包括四个关键组件：（i）需求和容量预测，利用时间融合变压器（TFT） - 一个高性能的多疗法预测模型，可为温度动态提供可解释的洞察力，启用交通需求和空域行业能力的预测，并具有4个小时的空间预测，并在4小时内和6小时的后方窗口外观。 （ii）使用基于密度的使用噪声（DBSCAN）算法的应用程序的空间聚类来有效地学习交通模式并识别主要的流量流； （iii）DAS，通过采用基于图的分区方法来优化空域行业的容量，以分裂扇形，而预测需求超过容量； （iv）视觉界面，提供一个交互式平台，该平台为需求和容量预测提供了扇区分裂边界和关键影响者，从而为空中交通管制员提供了良好信息的及时DAS。为了验证拟议的空调框架，2019年12月，来自新加坡飞行信息区（FIR）的四个选定部门的空中交通数据用于培训和评估。实验结果证明了该模型的高精度，交通需求预测的平均绝对误差为0.0234，空域部门容量预测为0.0291。此外，R平方值表示高预测性能，流量需求平均为0.9133，空域行业容量为0.9605。
基于面板方法的城市空中交通路径规划稳健性的实验评估
垂直起降 (VTOL) 飞行器为人口密集城市的地面交通拥堵问题提供了一种有希望的解决方案。利用低排放飞机在短距离内运送人员和货物可以为未来的交通运输做出贡献，并减少与交通运输相关的排放。研究机构、老牌公司和初创公司正在研究此类飞机的可能配置，并正在研究将其整合到现有的交通系统中以及空中交通运输解决方案的市场潜力。[ 1 – 4 ]。拥有能够生成无碰撞路径的完全自动驾驶汽车不仅可以增加城市空域的容量，还可以减少城市空中交通管理工作量 [ 5 ]。因此，城市环境中的路径规划是一个需要解决的重要问题。此外，