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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：
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**分离飞机：**确保飞机之间保持安全距离，以防止碰撞。
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**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。
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**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。
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**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：
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**塔台管制：**负责控制机场周围的飞机起飞、降落和地面滑行。
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**进近管制：**负责控制飞机进出机场的空中交通。
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**区域管制：**负责控制机场之间的空中交通。
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**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：
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**雷达：**用于检测和跟踪飞机的位置。
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**通信系统：**用于与飞行员进行通信。
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**导航系统：**用于引导飞机沿预定航线飞行。
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**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：
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**航空管制执照：**由相关航空当局颁发。
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**相关经验：**在航空领域拥有多年的经验。
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**沟通技巧：**能够清晰有效地与飞行员进行沟通。
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**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。
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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
