财经车苏绍丹 陈科 科技日报实习记者 李诏宇
10月13日记者获悉，四川大学计算机学院（软件学院、智能科学与技术学院）林毅副研究员团队，近日在航班飞行轨迹预测研究方面取得新成果，首次将时频分析方法引入到航班飞行轨迹预测。该成果以《基于时频小波分析的航班轨迹预测方法》为题发表在《自然·通讯》上，系国际首篇登上《自然》子刊的空管研究成果。
据了解，当前航班飞行轨迹预测领域在特征挖掘和机动阶段性能方面还存在着不足。为解决上述问题，该研究团队提出了面向航班飞行轨迹预测的时频分析框架，引入小波分析将航空器飞行轨迹演化模式建模为全局飞行趋势和局部运动细节，捕捉多尺度飞行模式的动力学特征，具备同时完成轨迹重建和预测的能力。
时频分析航班轨迹预测框架及多尺度小波参数预测网络。受访者供图
实验结果表明，该方法不仅能够以较高的性能实现航班轨迹预测，还能在绕飞/盘旋等关键飞行阶段进行快速预测响应，在多个指标上均大幅优于现有对比方法。此外，得益于小波滤波器的线性可加性质，该研究具有较强的可解释性，可为空管航班轨迹预测提供新思路和新方法。
林毅表示，作为空中交通管制的核心基础，这项技术目前已经在冲突探测、流量预测等业务中得到了应用。在未来基于航迹运行的管制模式下，这项技术还可被广泛应用于空地协同的航班轨迹预测与规划，支撑空中交通安全和高效运行。
