空中交通管制matlab仿真

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

🔥 内容介绍

本示例演示如何生成空中交通管制场景，模拟机场监视雷达 (ASR) 的雷达探测，并配置全局最近邻 (GNN) 跟踪器以使用雷达探测跟踪模拟目标。

空中交通管制 (ATC) 是一项至关重要的服务，负责保障航空器在空中和地面上的安全、有序和有效运行。ATC 涉及协调和控制飞机的移动，以防止碰撞，并确保航班顺利进行。

ATC 的职责

ATC 的主要职责包括：

• **分离飞机：**确保飞机之间保持安全距离，以防止碰撞。

• **引导飞机：**向飞行员提供指示，引导飞机在空中和地面上安全航行。

• **提供信息：**向飞行员提供有关天气、航行条件和其他相关信息。

• **协调紧急情况：**在紧急情况下，ATC 负责协调响应并提供援助。

ATC 系统

ATC 系统由多层组成，包括：

• **塔台管制：**负责控制机场周围的飞机起飞、降落和地面滑行。

• **进近管制：**负责控制飞机进出机场的空中交通。

• **区域管制：**负责控制机场之间的空中交通。

• **海洋管制：**负责控制海上空域的空中交通。

ATC 设备

ATC 使用各种设备来执行其职责，包括：

• **雷达：**用于检测和跟踪飞机的位置。

• **通信系统：**用于与飞行员进行通信。

• **导航系统：**用于引导飞机沿预定航线飞行。

• **自动化系统：**用于协助管制员执行某些任务。

ATC 人员

ATC 人员是经过高度训练的专业人士，负责执行 ATC 的职责。他们通常具有以下资格：

• **航空管制执照：**由相关航空当局颁发。

• **相关经验：**在航空领域拥有多年的经验。

• **沟通技巧：**能够清晰有效地与飞行员进行沟通。

• **决策能力：**能够在压力情况下做出快速准确的决策。

ATC 的重要性

ATC 对于航空安全至关重要。它通过防止碰撞、确保航班顺利进行和协调紧急情况，为航空器和乘客提供安全的环境。ATC 还通过优化空中交通流量，提高航空运输的效率。

ATC 的未来

随着航空业的不断发展，ATC 系统也在不断演变。未来，ATC 将更加依赖自动化技术，以提高效率和准确性。此外，ATC 将与其他航空系统（如无人机交通管理系统）集成，以应对不断变化的航空环境。

📣 部分代码

Model the ASR with the above specifications using the monostaticRadarSensor.rpm = 12.5;fov = [1.4;10];scanrate = rpm*360/60;  % deg/supdaterate = scanrate/fov(1); % Hz​radar = monostaticRadarSensor(1, 'Rotator', ...    'UpdateRate', updaterate, ...           % Hz    'FieldOfView', fov, ...                 % [az;el] deg    'MaxMechanicalScanRate', scanrate, ...  % deg/sec    'AzimuthResolution', fov(1), ...        % deg    'ReferenceRange', 111e3, ...            % m    'ReferenceRCS', 0, ...                  % dBsm    'RangeResolution', 135, ...             % m    'HasINS', true, ...    'DetectionCoordinates', 'Scenario');​% Mount radar at the top of the towerradar.MountingLocation = [0 0 -15];tower.Sensors = radar;​Tilt the radar so that it surveys a region beginning at 2 degrees above the horizon. To do this, enable elevation and set the mechanical scan limits to span the radar's elevation field of view beginning at 2 degrees above the horizon. Because trackingScenario uses a North-East-Down (NED) coordinate frame, negative elevations correspond to points above the horizon.% Enable elevation scanningradar.HasElevation = true;​% Set mechanical elevation scan to begin at 2 degrees above the horizonelFov = fov(2);tilt = 2; % degradar.MechanicalScanLimits(2,:) = [-fov(2) 0]-tilt; % deg​Set the elevation field of view to be slightly larger than the elevation spanned by the scan limits. This prevents raster scanning in elevation and tilts the radar to point in the middle of the elevation scan limits.radar.FieldOfView(2) = elFov+1e-3;​The monostaticRadarSensor models range and elevation bias due to atmospheric refraction. These biases become more pronounced at lower altitudes and for targets at long ranges. Because the index of refraction changes (decreases) with altitude, the radar signals propagate along a curved path. This results in the radar observing targets at altitudes which are higher than their true altitude and at ranges beyond their line-of-sight range.Add three airliners within the ATC control sector. One airliner approaches the ATC from a long range, another departs, and the third is flying tangential to the tower. Model the motion of these airliners over a 60 second interval.trackingScenario uses a North-East-Down (NED) coordinate frame. When defining the waypoints for the airliners below, the z-coordinate corresponds to down, so heights above the ground are set to negative values.% Duration of scenariosceneDuration = 60; % s​% Inbound airlinerht = 3e3;spd = 900*1e3/3600; % m/swp = [-5e3 -40e3 -ht;-5e3 -40e3+spd*sceneDuration -ht];traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);platform(scenario,'Trajectory', traj);​% Outbound airlinerht = 4e3;spd = 700*1e3/3600; % m/swp = [20e3 10e3 -ht;20e3+spd*sceneDuration 10e3 -ht];traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);platform(scenario,'Trajectory', traj);​% Tangential airlinerht = 4e3;spd = 300*1e3/3600; % m/swp = [-20e3 -spd*sceneDuration/2 -ht;-20e3 spd*sceneDuration/2 -ht];traj = waypointTrajectory('Waypoints',wp,'TimeOfArrival',[0 sceneDuration]);platform(scenario,'Trajectory', traj);​GNN Tracker

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合