《表1“小鹰500”性能数据》

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《基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法》

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PNN冲突分类器在保留Monte Carlo仿真方法分类准确性优点的基础上，弥补了其计算量大，耗时长的问题。同时，基于本文提出的3个关键指标构建的冲突分类器较4个指标分类器在分类准确度以及耗时等方面也有不少提高。当前，低空空域呈现新的态势，一方面传统通用航空器活动量不断增加，另一方面无人机行业也快速发展，特别是无人机“编队”以及“集群”概念的产生，空域航空器密度的增大给传统冲突探测方法带来了挑战。本文冲突探测方法能够不受航空器数量影响，实现冲突的快速识别，能够很好的解决这一问题。