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舰载机着陆轨迹轨迹与...
航空母舰是世界上最强大的武器。航空母舰着陆区长度相当于陆地机场的十分之一。由于甲板运动、气流干扰等因素，飞机降落在航母飞行甲板上非常困难。固定翼舰载机在六自由度运动的航母飞行甲板上着陆时，需要实时跟踪甲板运动以减少终端误差。舰载机跟踪甲板运动的航迹控制过程中，不可避免地存在响应延迟，从而导致进近偏差。航母甲板运动预测是减少偏差、提高着舰精度最有效的方法之一。通过为舰载机提供预测的甲板运动信息，可以补偿响应延迟带来的误差。航母甲板运动预测的实现主要基于当前甲板运动和历史运动。可以预测未来几秒内的甲板运动。预测时间过长，预测偏差较大。而预测时间过短，不足以弥补航迹控制过程中飞机的响应延迟。
通过超级轨迹
1 Vienna Center for Quantum Science and Technology (VCQ), Faculty of Physics, University of Vienna, Boltzmanngasse 5, 1090 Vienna, Austria 2 Institute for Quantum Science and Engineering, Department of Physics, Southern University of Science and Technology (SUSTech), 1088 Xueyuan Avenue, 518055 Shenzhen, China 3 Wolfson College, University of Oxford, Linton路，OX2 6 UD牛津，英国4 QICI量子信息和计算计划，计算机科学系，香港大学，Pok Fu Lam Road，999077香港5量子集团，牛津大学计算机科学系计算机科学系，沃尔夫森大厦，牛津大学，牛津公园，牛津路，牛津路，OX1 3QD OXONT，UNICAL INCUNTING ox ox and Incuntration for kenong ox of interion ox1 ox1 oxn oxn ox of Pok Ful lam Road，999077香港7欧洲7富刑实验室，4楼，3号建筑物，海德公园海斯，海德公园海斯，米林顿路11号，海耶斯，海耶斯，UB3 4AZ Middlesex，英国米德尔塞克斯，英国8 Institute for Quance and量子信息（IQOQI），Outtria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria boltz boltz varsemia日内瓦大学应用物理系，瑞士1211年，瑞士1011 Grenoble Alpes，CNRS，CNRS，Grenoble INP，INP，INTP，Institut NEL，38000法国Grenoble，法国11号，11号GRENOBLE奥地利维也纳1090 Boltzmanngasse
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
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％。
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
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轨迹klimaatneutraal 2050
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