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World File Search System飞行过程
G-BXBU AAIB-27584 - GOV.UK
飞行员于 0911 时在 121.5 MHz 上再次发出 PAN 呼叫，称他“真的有麻烦了”，因为他被困在厚厚的云层之上，不知道该怎么办（附录 2）。他以“我需要转向离我较近的地方降落”结束了无线电传输。听到呼叫的其他飞机上的几名目击者描述飞行员听起来焦虑不安。PAN 呼叫最初由附近的两架商用飞机确认，随后 D&D 控制员做出回应，控制员表示“... 您的呼叫已确认... ”。飞行员回应称，他的高度为 7,500 英尺，燃油续航时间为 1.5 小时。 G-BXBU 上的应答器在整个飞行过程中都没有使用过，但应 D&D 控制员的要求，飞行员将其打开并设置了 7700 的紧急应答器。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种新的基于马尔可夫决策过程的行为预测...
摘要 为保证飞机正常、稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，其得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。鉴于此，飞机座舱自动化辅助系统已成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，通过飞行操作的不同阶段，可以预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为及飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process，马尔可夫决策过程）模型，并采用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和驾驶舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了新的解决方案。
倾斜冗余 I.M.U 可能产生什么影响...
本文讨论了冗余惯性测量单元在机载摄影测量和遥感 (APRS) 中的可能应用和优势。随着惯性导航系统 (INS) 技术与全球定位系统 (GPS) 技术的结合在 APRS 社区中获得认可，并且随着理论和有关其实际使用的问题得到更好的理解，人们可以开始以更广阔的视角看待该技术及其背景。本文介绍了将大地测量/摄影测量方法应用于确定 INS/GPS 轨迹的可行性的初步研究；即使用冗余传感器（四对或更多对陀螺仪和加速度计）的可能优势。为此，进行了一次模拟具有两个惯性测量单元的冗余配置的试飞。本文除了介绍多个惯性传感器组合的理论外，还描述了飞行过程并对两组数据进行了初步的比较分析。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
未经未来的城市空气流动的操作概念
1简介10 1.1目的10 1.2预期受众10 1.3范围10 1.4启用器11 2原理和假设12 2.1自动化水平12 2.2城市空气流动飞机飞机系统13 2.2.1系统13 2.2.2飞机13 2.2.2飞机13 2.2.3飞机13 2.2.3飞机14 2.3空气流动系统：飞机和车队运营中心20 3.1城市空气流动飞机20 3.1.1导航20 3.1.2任务管理21 3.1.3检测并避免22 3.1.4指挥和控制数据链接22 3.1.5危险避免危险23 3.1.1.1多车辆主管27 3.2.4远程乘客接待29 3.2.5信息管理和分销29 4城市空气流动性操作环境30 4.1空域30 4.1.1空域课程30 4.1.2飞行规则31 4.1.3仪器飞行过程32 4.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.4航空数据服务36 4.2.4预订平台服务37