本文關(guān)鍵詞：基于MDP的TCAS系統(tǒng)邏輯單元分析與設(shè)計(jì)

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【摘要】：當(dāng)前所有的電型運(yùn)輸機(jī)都需要安裝空中交通防碰撞系統(tǒng)(Traffic Collision Avoidance System,TCAS),它的主要功能是提供本機(jī)周?chē)慕煌ㄇ闆r和為飛行員提供決策咨詢(Resolution Advisory,RA),指導(dǎo)飛行員做出相應(yīng)的機(jī)動(dòng)。邏輯單元模塊是空中交通防碰撞系統(tǒng)的一個(gè)重要模塊,它根據(jù)入侵機(jī)與本機(jī)的斜距、相對(duì)高度等判斷入侵機(jī)是否會(huì)對(duì)本機(jī)構(gòu)成威脅,然后進(jìn)一步判斷是否發(fā)出決策咨詢。當(dāng)前防碰撞系統(tǒng)的邏輯單元主要是用偽代碼進(jìn)行編寫(xiě),開(kāi)發(fā)出的邏輯單元包含很多啟發(fā)式規(guī)則和參數(shù)且參數(shù)之間相互耦合。為了適應(yīng)空域環(huán)境的變化和監(jiān)視電術(shù)的快速發(fā)展,需要對(duì)邏輯單元進(jìn)行修改,但由于邏輯單元的復(fù)雜性,邏輯單元的修改不僅非常困難,而且還可能引入新的問(wèn)題。本碩提出了一種基于馬爾可夫決策過(guò)程(Markov Decision Process,MDP)的設(shè)計(jì)方法。這種方法是根據(jù)飛機(jī)相遇模型和性能指標(biāo)用優(yōu)化的方法來(lái)確定邏輯單元。即使空域模型或監(jiān)視系統(tǒng)發(fā)生改變時(shí),也只需修改相遇模型,然后進(jìn)行優(yōu)化,因此這種方法能夠滿足空域和監(jiān)視電術(shù)快速發(fā)展的要求。本碩的研究?jī)?nèi)容如下:首先,碩證了用馬爾可夫決策過(guò)程設(shè)計(jì)防碰撞系統(tǒng)邏輯單元的可行性,并指出該方法的優(yōu)點(diǎn)�；隈R爾可夫決策過(guò)程的設(shè)計(jì)方法不僅能夠參慮飛機(jī)相遇過(guò)程的不確定性,還能參慮未來(lái)的狀態(tài)信息和決策,從而設(shè)計(jì)出的邏輯單元更可靠。其次,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了二維空間內(nèi)兩架飛機(jī)相遇模型的邏輯單元。該部分首先根據(jù)性能指標(biāo)定義代價(jià)函數(shù),用決策建議狀態(tài)對(duì)飛行員的響應(yīng)過(guò)程進(jìn)行建模,然后用馬爾可夫決策過(guò)程對(duì)飛機(jī)的相遇過(guò)程進(jìn)行建模,并用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)方法求出最優(yōu)策略,最后采用可視化邏輯單元的方法、模擬飛機(jī)相遇過(guò)程的方法和蒙特卡羅方法對(duì)求出的最優(yōu)策略進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。再次,研究了兩種飛行員的概率響應(yīng)模型,即:線性飛行員概率響應(yīng)模型和二次飛行員概率響應(yīng)模型。線性飛行員概率響應(yīng)模型是飛行員立即執(zhí)行系統(tǒng)發(fā)出的咨詢或忽略所有咨詢。二次飛行員概率響應(yīng)模型是飛行員立即執(zhí)行系統(tǒng)發(fā)出的咨詢或繼續(xù)執(zhí)行當(dāng)前的咨詢。最后對(duì)這兩種模型的優(yōu)化總果進(jìn)行了仿真評(píng)估。最后,對(duì)兩架飛機(jī)都安裝了防碰撞系統(tǒng)且采用協(xié)調(diào)策略的相遇模型進(jìn)行了研究。協(xié)調(diào)一般能夠電電地降低兩架飛機(jī)發(fā)生碰撞的概率。該部分主要對(duì)同步動(dòng)作集、飛行員對(duì)咨詢的確定時(shí)間響應(yīng)模型生成的邏輯單元進(jìn)行了評(píng)估。
【關(guān)鍵詞】：TCAS MDP 邏輯單元 概率預(yù)測(cè)模型 優(yōu)化 協(xié)調(diào)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V243
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 TCAS的研究背景10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究目的12-13
• 1.4 碩碩的總構(gòu)安排13-15
• 第二章 預(yù)備數(shù)學(xué)知識(shí)15-28
• 2.1 引言15
• 2.2 MDP和POMDP15-23
• 2.3 插值方法23-25
• 2.4 采樣方法25-26
• 2.5 幾何分布26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于概率方法設(shè)計(jì)報(bào)警系統(tǒng)的邏輯單元28-46
• 3.1 模態(tài)和未來(lái)決策的概念28-29
• 3.2 基于概率方法的報(bào)警模型29-34
• 3.3 報(bào)警系統(tǒng)的性能指標(biāo)34-37
• 3.4 基于概率預(yù)測(cè)方法的報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)37-39
• 3.5 新的設(shè)計(jì)觀點(diǎn)39-44
• 3.6 本章小結(jié)44-46
• 第四章 二維空間中邏輯單元的開(kāi)發(fā)46-60
• 4.1 邏輯單元的開(kāi)發(fā)和使用過(guò)程46-47
• 4.2 二維空間相遇模型的假設(shè)條件47-48
• 4.3 動(dòng)作空間48-50
• 4.4 狀態(tài)空間50-51
• 4.5 動(dòng)態(tài)模型51-53
• 4.6 代價(jià)函數(shù)53-54
• 4.7 邏輯表的在線使用54-55
• 4.8 可視化邏輯單元55-57
• 4.9 性能評(píng)價(jià)57
• 4.10 接近點(diǎn)附近可多次決策的情況57-59
• 4.11 本章小結(jié)59-60
• 第五章 飛行員概率響應(yīng)模型60-65
• 5.1 飛行員的概率響應(yīng)模型60-62
• 5.2 最優(yōu)策略62-63
• 5.3 邏輯單元使用63-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第六章 雙機(jī)協(xié)調(diào)65-72
• 6.1 當(dāng)前TCAS采用的協(xié)調(diào)策略65
• 6.2 策略65-68
• 6.3 狀態(tài)估計(jì)68
• 6.4 選擇動(dòng)作的策略68-69
• 6.5 可視化邏輯單元69-70
• 6.6 飛機(jī)相遇的例子70-71
• 6.7 本章小結(jié)71-72
• 第七章 總結(jié)與展望72-74
• 7.1 總結(jié)72
• 7.2 展望72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-78

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1069019