| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 61 | 一种基于聚类分析法的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置 | CN201510642785.7 | 2015-09-30 | CN105118332B | 2018-01-23 | 张建平; 叶青; 张瑞平; 张怀才; 谢蕾 |
| 本发明提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置，该方法包括：采集样本数据，通过雷达管制模拟机收集管制员在其上的输入参数，并将输入参数进行相似度计算，得到样本数据；采集模拟数据，管制员可以通过雷达管制模拟机进行模拟空中交通管制操作，并且通过雷达管制模拟机可以采集到管制员操作的实时模拟数据；模拟数据的相似度计算，将实时模拟数据进行相似度计算；阈值判断，当实时模拟数据超出样本数据预定范围时，提示管制员模拟操作异常；其中，相似度计算按照聚类处理算法得到相似度计算结果。因此，管制员在后续操作雷达管制模拟机的时候，就可以直接按照分好类的样本数据结合相似度阈值，提示管制员的模拟仿真操作是否异常。 | ||||||
| 62 | 基于多重回归模型的管制员疲劳检测方法、装置及系统 | CN201510645187.5 | 2015-09-30 | CN105354830A | 2016-02-24 | 张建平; 裴锡凯; 高翔; 程延松; 周自力; 吴振亚 |
| 本发明提供一种空中交通管制员疲劳检测方法、装置和系统，所述方法包括接收实时音视频全数据采集装置获取的管制席位视频监控数据和陆空通话数据；对所述管制席位视频监控数据和陆空通话数据进行检测分析，得到管制员疲劳指标检测数据；参照预置的管制员疲劳指标检测数据样本，分别建立多重线性回归模型和多重非线性回归模型，将管制员疲劳指标检测数据进行标准化转换后带入模型，得到当前管制员疲劳指标集结指数，若管制员疲劳指标集结指数超出告警标准，则触发告警。并提供了与该方法相对应的装置，以及实体系统。该方法、装置及系统，能够应用于空中交通管制领域，具有较强的实用性和可操作性。 | ||||||
| 63 | 一种基于聚类分析法的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置 | CN201510642785.7 | 2015-09-30 | CN105118332A | 2015-12-02 | 张建平; 叶青; 张瑞平; 张怀才; 谢蕾 |
| 本发明提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置，该方法包括：采集样本数据，通过雷达管制模拟机收集管制员在其上的输入参数，并将输入参数进行相似度计算，得到样本数据；采集模拟数据，管制员可以通过雷达管制模拟机进行模拟空中交通管制操作，并且通过雷达管制模拟机可以采集到管制员操作的实时模拟数据；模拟数据的相似度计算，将实时模拟数据进行相似度计算；阈值判断，当实时模拟数据超出样本数据预定范围时，提示管制员模拟操作异常；其中，相似度计算按照聚类处理算法得到相似度计算结果。因此，管制员在后续操作雷达管制模拟机的时候，就可以直接按照分好类的样本数据结合相似度阈值，提示管制员的模拟仿真操作是否异常。 | ||||||
| 64 | 一种扇区空中交通拥堵状态监测方法 | CN201610514176.8 | 2016-06-30 | CN106023655B | 2019-04-05 | 张洪海; 蒋京芩; 邱启伦; 刘皞; 江程鹏 |
| 本发明属于空中交通拥挤识别领域，公开了扇区空中交通拥堵状态监测方法，用于监测扇区“点线面体”各维度空间及时间的空中交通拥堵状态。该方法通过分析空域单元结构数据和运行状态数据，建立了一套面向扇区重要点、航线段、高度层及全扇区等各维度空间的空中交通拥堵监测指标体系，包括机动等待次数、机动等待行为比、流量比、平均速度、密度、延误、容流比、管制员工作负荷等；通过分析空中交通拥堵监测指标之间的相关性和差异性，提出扇区空中交通拥堵状态综合模糊聚类识别方法。本发明完善了空中交通拥堵监测指标体系，提出一种扇区空中交通拥堵状态监测方法，兼具创新性、系统性和实用性，非常符合空中交通运行特点和空中交通管制实际需求。 | ||||||
| 65 | 一种扇区空中交通拥堵状态监测方法 | CN201610514176.8 | 2016-06-30 | CN106023655A | 2016-10-12 | 张洪海; 蒋京芩; 邱启伦; 刘皞; 江程鹏 |
| 本发明属于空中交通拥挤识别领域，公开了扇区空中交通拥堵状态监测方法，用于监测扇区“点线面体”各维度空间及时间的空中交通拥堵状态。该方法通过分析空域单元结构数据和运行状态数据，建立了一套面向扇区重要点、航线段、高度层及全扇区等各维度空间的空中交通拥堵监测指标体系，包括机动等待次数、机动等待行为比、流量比、平均速度、密度、延误、容流比、管制员工作负荷等；通过分析空中交通拥堵监测指标之间的相关性和差异性，提出扇区空中交通拥堵状态综合模糊聚类识别方法。本发明完善了空中交通拥堵监测指标体系，提出一种扇区空中交通拥堵状态监测方法，兼具创新性、系统性和实用性，非常符合空中交通运行特点和空中交通管制实际需求。 | ||||||
| 66 | 一种考虑多目标的空中交通流量控制策略优选方法 | CN202310123770.4 | 2023-02-16 | CN116415823A | 2023-07-11 | 羊钊; 杨尚文; 胡锦标; 王艳; 包杰; 张明伟; 童明 |
| 本发明公开了一种考虑多目标的空中交通流量控制策略优选方法；包括：航班数据采集；构建空中交通流量控制策略评价指标体系；构建空中交通流量控制策略综合评价模型；以空中交通流量控制策略评价指标体系中指标值最小化为优化目标，确定不同空中交通流量控制策略下的决策变量，根据采集的航班数据求解不同空中交通流量控制策略下各航班基于决策变量的指标值；根据综合评价模型计算对应空中交通流量控制策略下各航班的最优综合评价成本指数；选择并使用综合评价成本指数最低的空中交通策略。该方法为航空公司选择飞行航路及管制员流量管控提供决策依据，在空中交通流量管理方面具有实际运用价值。 | ||||||
| 67 | 一种面向语音识别的管制员语音增强方法及装置 | CN202210841871.0 | 2022-07-18 | CN115240648A | 2022-10-25 | 余欣乘; 林毅; 张建伟 |
| 本发明涉及民用航空空中交通管制领域和语音增强领域，特别是一种面向语音识别的管制员语音增强方法及装置。本发明将真实场景下采集的经过预处理后的空管原始干净语音‑带噪语音数据对作为数据集，搭建包括SASC模块和CSSAtt模块的管制员语音增强初步模型，并利用同时面向语音增强任务和面向语音识别任务的多任务损失函数训练的神经网络模型来对现有空管带噪管制员语音进行增强处理，消除了回声影响，提高了管制员语音的清晰度、可懂度，也有效的增加了管制员语音识别的识别准确率。 | ||||||
| 68 | 一种面向语音识别的管制员语音增强方法及装置 | CN202210841871.0 | 2022-07-18 | CN115240648B | 2023-04-07 | 余欣乘; 林毅; 张建伟 |
| 本发明涉及民用航空空中交通管制领域和语音增强领域，特别是一种面向语音识别的管制员语音增强方法及装置。本发明将真实场景下采集的经过预处理后的空管原始干净语音‑带噪语音数据对作为数据集，搭建包括SASC模块和CSSAtt模块的管制员语音增强初步模型，并利用同时面向语音增强任务和面向语音识别任务的多任务损失函数训练的神经网络模型来对现有空管带噪管制员语音进行增强处理，消除了回声影响，提高了管制员语音的清晰度、可懂度，也有效的增加了管制员语音识别的识别准确率。 | ||||||
| 69 | 一种基于多重回归模型的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置 | CN201510645176.7 | 2015-09-30 | CN105118333B | 2017-12-15 | 张建平; 段力伟; 黎云建; 彭笑非 |
| 提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置，所述该方法包括：采集样本数据，通过雷达管制模拟机收集管制员在其上的输入参数，和对应正常性态指数，并将输入参数进行标准化转换，得到样本数据；根据样本数据经过输入参数标准化转换后的输入参数和正常性态指数，建立所述样本数据的多重回归模型；采集实时模拟参数数据，管制员通过雷达管制模拟机进行模拟空中交通管制操作，并且通过所述雷达管制模拟机可以采集到管制员操作的实时模拟参数；将所述实时模拟参数进行标准化转换；利用所述多重回归模型，计算所述实时模拟参数标准化转换后的参数对应的正常性态指数输出结果。因此，提供了一种方便供管制员训练用的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置。 | ||||||
| 70 | 一种基于多重回归模型的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置 | CN201510645176.7 | 2015-09-30 | CN105118333A | 2015-12-02 | 张建平; 段力伟; 黎云建; 彭笑非 |
| 提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置，所述该方法包括：采集样本数据，通过雷达管制模拟机收集管制员在其上的输入参数，和对应正常性态指数，并将输入参数进行标准化转换，得到样本数据；根据样本数据经过输入参数标准化转换后的输入参数和正常性态指数，建立所述样本数据的多重回归模型；采集实时模拟参数数据，管制员通过雷达管制模拟机进行模拟空中交通管制操作，并且通过所述雷达管制模拟机可以采集到管制员操作的实时模拟参数；将所述实时模拟参数进行标准化转换；利用所述多重回归模型，计算所述实时模拟参数标准化转换后的参数对应的正常性态指数输出结果。因此，提供了一种方便供管制员训练用的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置。 | ||||||
| 71 | 一种空中交通管制指令确认系统和方法 | CN201611019551.8 | 2016-11-21 | CN106485953B | 2019-09-10 | 李克军; 杨宇; 沈皓 |
| 本发明是一种空中交通管制指令确认系统和方法。所述系统利用指令确认请求采集设备采集运行人员输入的指令确认请求，以及利用交通运行信息采集设备采集空中交通运行信息，并由指令确认请求运行要求符合性分析设备分析判断，在空中交通运行信息所对应的空中交通动态环境内，指令确认请求所对应的指令内容设定时间内是否符合空中交通运行要求，由此得出指令确认请求运行要求符合性分析设备分析判断结果。本发明亦提出一种基于上述系统思路的方法。通过上述方式，实现管制员在发布指令前通过技术手段分析判断指令的正确性，从而保证管制员发布正确的指令，进一步保证飞行安全。 | ||||||
| 72 | 一种空中交通管制指令确认系统和方法 | CN201611019551.8 | 2016-11-21 | CN106485953A | 2017-03-08 | 李克军; 杨宇; 沈皓 |
| 本发明是一种空中交通管制指令确认系统和方法。所述系统利用指令确认请求采集设备采集运行人员输入的指令确认请求，以及利用交通运行信息采集设备采集空中交通运行信息，并由指令确认请求运行要求符合性分析设备分析判断，在空中交通运行信息所对应的空中交通动态环境内，指令确认请求所对应的指令内容设定时间内是否符合空中交通运行要求，由此得出指令确认请求运行要求符合性分析设备分析判断结果。本发明亦提出一种基于上述系统思路的方法。通过上述方式，实现管制员在发布指令前通过技术手段分析判断指令的正确性，从而保证管制员发布正确的指令，进一步保证飞行安全。 | ||||||
| 73 | 一种用于高空航路飞行的管制效能量化测评方法 | CN202110924769.2 | 2021-08-12 | CN113627798A | 2021-11-09 | 杨越; 黄贻刚; 宋祥波 |
| 一种用于高空航路飞行的管制效能量化测评方法。其包括提取待评价管制员管制效能测评数据；统计航空器在汇聚和分散态势下间隔告警次数、管制员违反相关规程次数、航空器高度配备错误次数、航空器不满足相关运行效率指标要求次数；将所有管制员管制效能评价指标按对高空管制工作产生影响的严重程度不同分为三类，根据各评价指标相应统计数据获得高空航路飞行的管制效能测评结果等步骤。本发明可对管制员指挥高空航空器时的决策能力和技术水平进行评价。基于空中交通运行数据和管制员行为操作数据，设计各项效能评价指标计算方法，实现对高空航路管制员所需多种管制技能综合应用能力的客观定量评估，符合我国民航安全、便捷、高效、绿色的发展理念。 | ||||||
| 74 | 一种用于高空航路飞行的管制效能量化测评方法 | CN202110924769.2 | 2021-08-12 | CN113627798B | 2023-07-18 | 杨越; 黄贻刚; 宋祥波 |
| 一种用于高空航路飞行的管制效能量化测评方法。其包括提取待评价管制员管制效能测评数据；统计航空器在汇聚和分散态势下间隔告警次数、管制员违反相关规程次数、航空器高度配备错误次数、航空器不满足相关运行效率指标要求次数；将所有管制员管制效能评价指标按对高空管制工作产生影响的严重程度不同分为三类，根据各评价指标相应统计数据获得高空航路飞行的管制效能测评结果等步骤。本发明可对管制员指挥高空航空器时的决策能力和技术水平进行评价。基于空中交通运行数据和管制员行为操作数据，设计各项效能评价指标计算方法，实现对高空航路管制员所需多种管制技能综合应用能力的客观定量评估，符合我国民航安全、便捷、高效、绿色的发展理念。 | ||||||
| 75 | 空中交通管理电子系统的测试方法、相关电子设备和平台 | CN201910541681.5 | 2019-06-21 | CN110634329A | 2019-12-31 | 贝亚特丽斯·佩斯凯-波佩斯库; 法塔赫·卡凯; 弗雷德里克·巴尔巴雷斯科 |
| 本发明涉及一种空中交通管理电子系统(2)的测试方法，包括以下步骤：-由系统(2)接收表示空中交通状态的输入数据；-由系统根据输入数据建立与空中交通有关的信息，并由系统将信息传递至系统的电子测试设备(6)；-由电子测试设备(6)根据所传递的信息确定空中交通管制指令并向系统提供指令；-由系统接收并处理指令；电子设备(6)包括算法模型(63)，用于根据与空中交通有关的信息自动地确定指令，该模型是在由计算机执行的深度学习神经网络的学习阶段期间，根据由至少一个空中交通管制员先前提供给系统的指令集合和与指令相关联的与空中交通有关的信息而获得的。 | ||||||
| 76 | 一种基于聚类的飞行流量管理策略推荐方法及电子设备 | CN202211377671.0 | 2022-11-04 | CN115798267A | 2023-03-14 | 吕双回; 徐继林; 庄壮; 姚安其; 武喜萍 |
| 本发明涉及民用航空空中交通管理技术领域，特别是一种基于聚类的飞行流量管理策略推荐方法及电子设备。本发明构建了完备的空中交通静态网络模型以及空中交通动态流量模型；再通过机器学习对流量管理策略进行聚类分析。最后分析待分析飞行流量数据的流量态势与历史流量态势的相似性，推荐具有高相似性的流控策略，为管制员流量管理提供决策支持，从而实现智能化的流量管理策略推荐和制定。极大的减少制定策略的时间，也大大的减少了管制员的工作负荷；同时也增强了管制策略的准确度，保障了控制时间以及控制范围实施在合理的区间，避免了因控制策略不准确而导致的不必要延误以及航班在空中等待的情况，有效的提高了管制员的管控效率。 | ||||||
| 77 | 一种空中交通管制指令的语音合成方法及系统 | CN202111213753.7 | 2021-10-19 | CN113724684A | 2021-11-30 | 杨群; 高洁; 刘绍翰 |
| 本发明公开一种空中交通管制指令的语音合成方法及系统，涉及语音合成技术领域，方法包括：获取训练数据集；训练数据集包括多种空中交通管制指令的文本样本以及与文本样本对应的语音样本；利用训练数据集对语音合成模型进行训练和优化；获取参考音频；参考音频包括默认参考音频和自定义参考音频；默认参考音频为任意一个语音样本；自定义参考音频的特征与语音样本的特征相同；特征包括声音、语速、语调和背景音；将参考音频和待生成空中交通管制指令的语音对应的文本均输入优化后的语音合成模型中，生成具有参考音频的特征的空中交通管制指令的语音。本发明能够使生成的空中交通管制指令的语音更接近于真实的空中交通管制员的录音。 | ||||||
| 78 | 一种基于机器学习的管制员排班方法 | CN201910753604.6 | 2019-08-15 | CN110598991B | 2022-03-25 | 张勇; 金沙舟; 鄢丹青; 杨晓嘉; 张中仅; 何路飞 |
| 本发明公开了一种基于机器学习的管制员排班方法，包括：步骤1，根据空中交通管制单位历史排班数据制定若干个排班模板；每个所述排班模板包括若干个排班模块；步骤2，选择与排班当天实际情况最匹配的排班模板，并将排班当天参与排班的管制员填充入该排班模板；步骤3，根据排班规则对已填充的排班模板进行检查，若排班模板中的所有排班模块均符合排班规则，则执行步骤6，否则执行步骤4；步骤4，将排班模板中不符合排班规则的排班模块设置为空白模块；步骤5，对历史排班数据进行机器学习，选择合适的管制员填充至空白模块；步骤6，生成管制员排班表。本发明基于机器学习的管制员排班方法，接近人工排班结果，贴近原排班人员排班习惯。 | ||||||
| 79 | 一种基于机器学习的管制员排班方法 | CN201910753604.6 | 2019-08-15 | CN110598991A | 2019-12-20 | 张勇; 金沙舟; 鄢丹青; 杨晓嘉; 张中仅; 何路飞 |
| 本发明公开了一种基于机器学习的管制员排班方法，包括：步骤1，根据空中交通管制单位历史排班数据制定若干个排班模板；每个所述排班模板包括若干个排班模块；步骤2，选择与排班当天实际情况最匹配的排班模板，并将排班当天参与排班的管制员填充入该排班模板；步骤3，根据排班规则对已填充的排班模板进行检查，若排班模板中的所有排班模块均符合排班规则，则执行步骤6，否则执行步骤4；步骤4，将排班模板中不符合排班规则的排班模块设置为空白模块；步骤5，对历史排班数据进行机器学习，选择合适的管制员填充至空白模块；步骤6，生成管制员排班表。本发明基于机器学习的管制员排班方法，接近人工排班结果，贴近原排班人员排班习惯。 | ||||||
| 80 | 一种基于GABP神经网络的管制员工作负荷的预测方法及系统 | CN201510642765.X | 2015-09-30 | CN105160201A | 2015-12-16 | 裴锡凯; 张建平; 丁鹏欣; 程延松; 周自力; 吴振亚 |
| 本发明公开了一种管制员工作负荷预测方法即系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：确定BP神经网络拓扑结构，采集不同时段的扇区交通流态势指标样本、建立样本集；步骤2：利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行网络训练，输出优化后的BP神经网络；步骤3：根据输入的扇区交通流态势指标实时数据，通过步骤2优化的BP神经网络预测管制员工作负荷指数；步骤4：若测管制员工作负荷指数的结果符合预设条件，则响应警告。本发明可以提高管制员工作负荷预测结果的可靠性，本方法能够满足空中交通管制单位对管制员工作负荷进行实时预测和告警的实际需求，对于提升管制运行管理水平、优化管制空域结构具有数据支持作用。 | ||||||
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