从雷达数据学习爬升飞机的生成模型
系统与控制
2025-08-13 v2 机器学习
系统与控制
摘要
爬升飞机的准确轨迹预测(TP)受到飞机运行认知不确定性存在的阻碍，这可能导致预测轨迹与观测轨迹之间的显著失配。本文提出了一种爬升飞机的生成模型，其中标准的飞机数据基(BADA)模型通过从数据中学习到的推力函数修正得到丰富。该方法具有三个特点：与BADA相比，到达时间预测误差减少26.7%；生成的轨迹与测试数据相比是真实的；以及一种以最小计算成本计算置信界的方法。
引用
@article{arxiv.2309.14941,
title = {Learning Generative Models for Climbing Aircraft from Radar Data},
author = {Nick Pepper and Marc Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14941},
year = {2025}
}