基于深度概率模型的通用机场航空器轨迹预测

摘要

通用机场的航空器轨迹预测是保障低空飞行安全和提高运行效率的关键技术，通用航空飞行具有任务多样、路径灵活、环境敏感等特点，传统的预测方法难以准确建模这些复杂特性。为此，提出了一种基于深度概率模型的轨迹预测框架，采用条件变分推断方法来建模轨迹的概率分布。通过引入隐变量来捕捉影响飞行轨迹的潜在因素，并通过集成物理约束和轨迹平滑正则化，确保生成的轨迹符合飞机动力学特性和飞行规则。实验结果表明，所提方法在位移误差指标上相比最先进的基准方法分别降低了18.3%和16.7%。消融实验验证了各个模块的有效性，其中变分推断贡献最大(15.2%的性能提升),环境感知模块作用显著(8.7%的性能提升),为通用机场的安全运行提供了有力支撑。

关键词

航空器轨迹预测 / 深度概率模型 / 通用航空 / 不确定性量化 / 环境感知

基金资助

国家自然科学基金项目(52441202); 海南省重大科技计划项目(ZDKJ2021050)