基于时空感知Transformer的进近管制区4D航迹预测模型
霍丹1
夏付豪2
1.空军工程大学空管领航学院,西安,7100512.94032部队,西安,710038
摘要：为保证进近管制区空中交通服务质量与飞行安全,提出一种基于时空感知Transformer模型的4D航迹预测方法,将轨迹预测转换成时间序列预测问题,通过挖掘航迹历史飞行数据的时空特征作为模型输入,综合考虑起飞机场、航空器类型、尾流类型、落地跑道、航空器位姿等关键维度,采用门控循环单元(GRU)提取航迹数据中时间依赖性,并结合时间卷积-门控循环单元网络(TCN-GRU)提取航迹数据的空间特征,从而构建4D航迹时序预测模型,实现高精度的多步航迹预测.实验表明,提出的预测模型相较于传统Transformer模型,随着步长的递增,预测精度的均方根误差减少 了 20.1％,平均绝对误差减少了27.82％,该研究成果对于提升空中交通的效率和安全性具有重要意义.
关键词：空中交通管理4D航迹预测时空特征提取Transformer模型深度学习
分类号：V355.1(航空港（站）、机场及其技术管理)TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家社会科学基金(22BGL319)
论文发表日期：2025-12-25
在线出版日期：2025-12-26（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 1-11 )
英文信息