Resumen

Los métodos probabilísticos de detección de conflictos suelen requerir una gran carga computacional para tratar la compleja detección de conflictos entre varias aeronaves. En este artículo, la detección de conflictos entre aeronaves se considera un problema de clasificación binaria, por lo que puede resolverse mediante un método de reconocimiento de patrones. Un conflicto potencial sería identificado, siempre y cuando sus características de datos de vuelo sean extraídas y alimentadas a un clasificador que ha sido entrenado por un gran número de conjuntos de datos de vuelo. Sobre esta base, se emplea un nuevo método basado en una máquina de vectores de soporte (SVM) para detectar conflictos entre varias aeronaves en el espacio aéreo de "Vuelo Libre" y estimar la probabilidad de conflicto. Para ello, se seleccionan como factores de detección las posiciones actuales, los vectores de velocidad y el tiempo de espera previsto, y se establece el modelo de detección mediante SVM para detectar conflictos entre aeronaves dentro del tiempo de espera a corto y medio plazo. Además, las probabilidades de conflicto se determinan mediante el método de asignación de la función sigmoidea. Sin embargo, la tasa de falsas alarmas es siempre el principal problema que preocupa a los controladores aéreos. Con el fin de reducir la tasa de falsas alarmas, se utiliza el método SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) para tratar conjuntos de datos desequilibrados. Se presentan amplios resultados de simulación para ilustrar la racionalidad y precisión de este método.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:tiempo de antelación, métodos probabilísticos de detección de conflictos, detección compleja de conflictos multiaeronaves, método de mapeo de función sigmoidea, amplios resultados de simulación, controladores aéreos, detección de conflictos entre aeronaves, problema de clasificación binaria, tasa de falsas alarmas, tasas de falsas alarmas
• Keywords:ahead time, probabilistic conflict detection methods, complex multiaircraft conflict detection, sigmoid function mapping method, extensive simulation results, air traffic controllers, aircraft conflict detection, binary classification problem, false alarm rate, false alarm rates