CN108648510B - 基于航空器监视数据的航班架次统计方法 - Google Patents
基于航空器监视数据的航班架次统计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108648510B CN108648510B CN201810378664.XA CN201810378664A CN108648510B CN 108648510 B CN108648510 B CN 108648510B CN 201810378664 A CN201810378664 A CN 201810378664A CN 108648510 B CN108648510 B CN 108648510B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- condition
- area
- statistical
- monitoring data
- aircraft
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
- G08G5/0043—Traffic management of multiple aircrafts from the ground
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及民航监视数据分析与利用技术领域,具体涉及一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法,包括以下步骤:(1)设置统计区域条件;(2)获取监视数据与预处理;(3)选取符合统计区域条件的航空器目标;(4)根据时间段统计架次;本发明利用航空器目标的地址、高度、位置、时间等监视数据,使用计算机自动统计在自定义空域条件和时间段内飞行架次,可统计任意区域、时段的航班架次,具备较高的准确性,可满足当下管制部门航班架次统计的需要,摆脱人工统计,提高工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及民航监视数据分析与利用技术领域,具体涉及一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法。
背景技术
现有技术中,航班架次统计***一般集成在空管自动化***内,对于统计条件和统计时间段有一定限制,即无法自由设置;并且其架次统计算法已经不适应当今多变的飞行方式与统计要求,无法满足管制部门对航班架次统计的需要。目前,管制部门仅能通过人工统计临时性与复杂空域内的航班架次,在较大的管制压力下,统计工作不仅无法得到较为准确的统计结果,而且会分散管制员的精力,影响航空安全。
发明内容
针对现有技术中的问题,本发明的目的在于提供一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法,满足管制部门航班架次统计的要求,提高工作效率。
为了实现上述目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法,包括以下步骤:
(1)设置统计区域条件,所述的统计区域条件由一个激活区条件和至少一个条件区条件组成;
所述的激活区条件包含一个空间区域和一个激活时间参数;
所述的条件区条件包含一个或多个空间区域,及与所述的空间区域一一对应的要求出现次数参数;
(2)利用计算机从监视设备或配套记录设备中获取监视数据,所述的监视数据包括航空器目标的地址、高度和位置信息,并根据监视数据中探测到航空器目标的时间先后顺序进行筛选、排序;同时,对监视数据中的位置信息进行坐标变换,将不同中心的极坐标位置及WGS84坐标位置统一到同一个笛卡尔坐标系中;
(3)将统计区域条件编制为配置文件导入计算机,初始化分析程序,计算机程序根据预先设置的统计区域条件规则,对已预处理的航空器目标监视数据进行分析,选取符合统计区域条件的航空器目标,并将其监视信息及进出统计区域的时间进行记录;
(4)对已选出的符合统计区域条件的航空器目标根据时间检索,统计进出区域时间与统计时间段有交集的航空器目标个数,该个数即为架次统计结果。
优选的,所述的步骤(1)中,所述的空间区域是由WGS84坐标点组成的多边形或圆形平面区域与最低、最高海拔高度所限定的立体空间范围。
优选的,步骤(3)中,对监视数据的分析具体包括:当航空器目标进入激活区条件所设定的空间区域,则开始持续对航空器目标进行是否符合条件区条件的计算:
航空器目标在激活区条件所设定的激活时间内,累积出现在条件区条件的空间区域内的次数≥条件区条件所设定的要求出现次数时,则认为所述的航空器目标符合此条件区条件;所述航空器目标满足第一个条件区条件后即停止第一个条件区条件的计算,并进行第二条件区计算,直至最后一个条件区条件;
在经过激活区条件所设定的激活时间后,停止条件区条件计算,判断航空器目标是否符合最后一个条件区条件,如果符合,则视为符合整个统计区域条件并记录该航空器目标的监视数据及进出统计区域的时间,反之则不符合。
本发明提供的航班架次统计方法,利用航空器目标的地址、高度、位置、时间等监视数据,使用计算机自动统计在自定义空域条件和时间段内飞行架次,可统计任意区域、时段的航班架次,具备较高的准确性,可满足当下管制部门航班架次统计的需要,摆脱人工统计,提高工作效率。
附图说明
图1为本发明提供的基于航空器监视数据进行航班架次统计方法的流程图;
图2为本发明中统计区域条件组成的示意图;
图3为本发明中空间符合性计算流程图;
图4为本发明中时间符合性计算流程图;
图5为实施例1中设置统计区域条件的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施例,进一步阐明本发明。
为确保准确的航班架次统计方法,保证航空安全,本发明提供了一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法,结合图1所示,所述的航班架次统计方法包括以下步骤:
S1:设置统计区域条件,所述的统计区域条件由一个激活区条件和至少一个条件区条件组成;
所述的激活区条件包含一个空间区域和一个激活时间参数;
所述的条件区条件包含一个或多个空间区域,及与所述的空间区域一一对应的要求出现次数参数;
S2:获取监视数据与预处理
利用计算机从监视设备或配套记录设备中获取监视数据,所述的监视数据包括航空器目标的地址、高度和位置信息,并根据监视数据中探测到航空器目标的时间先后顺序进行筛选、排序;同时,对监视数据中的位置信息进行坐标变换,将不同中心的极坐标位置及WGS84坐标位置统一到同一个笛卡尔坐标系中;
S3:选取符合统计区域条件的航空器目标
将统计区域条件编制为配置文件导入计算机,初始化分析程序,计算机程序根据预先设置的统计区域条件规则,对已预处理的航空器目标监视数据进行分析,选取符合统计区域条件的航空器目标,并将其监视信息及进出统计区域的时间进行记录;
S4:根据时间段统计架次
对已选出的符合统计区域条件的航空器目标根据时间检索,统计进出区域时间与统计时间段有交集的航空器目标个数,该个数即为架次统计结果。
结合图2所示,所述的统计区域条件是用于判断航空器目标是否飞过某个扇区、航路、航点或特定空域的空间区域条件模型。它是根据实际统计需求而设定的一系列用于统计的参数总和,由一个激活区条件和至少一个条件区条件组成。
进一步的,本发明中所述的空间区域是由WGS84坐标点组成的多边形或圆形平面区域与最低、最高海拔高度所限定的立体空间范围。该空间区域可以进行并集、差集与交集计算,组成复杂多样的空间区域。
进一步的,本发明中对监视数据的分析具体包括:
当航空器目标进入激活区条件所设定的空间区域,则开始持续对航空器目标进行是否符合条件区条件计算。
航空器目标在激活区条件所设定的激活时间内,累计出现在条件区条件的空间区域内的次数≥此条件区条件所设定的要求出现次数,则认为该航空器目标符合此条件区条件。
条件区条件内多个空间区域为逻辑“或”关系,即只要航空器目标在任意一个空间区域内出现次数大于等于该空间区域要求出现次数则视为符合。
当统计区域条件存在多个条件区条件,则首先判断航空器目标是否符合第一个条件区条件。当符合第一个条件区条件后,则停止第一个条件区条件计算,开始计算航空器目标是否符合第二个条件区条件。以此类推,直到最后一个条件区条件。
在经过激活区条件所设定的激活时间后,停止条件区条件计算,判断航空器目标是否符合最后一个条件区条件。如果符合,则视为符合整个统计区域条件,反之则不符合。若符合统计区域条件则记录该航空器目标的监视数据及进出统计区域的时间,该时间是开始进入第一个条件区条件空间区域的时间与离开最后一个条件区条件空间区域的时间。
本发明所阐述的航班架次统计方法的计算机实现由空间符合性计算和时间符合性计算两个计算处理过程组成,流程图分别见图3和图4。根据不同的应用需求,可将两个计算处理过程分为持续架次统计程序和单次架次统计程序。
持续架次统计程序对监视设备输出的实时监视数据进行持续性的空间符合性计算,将符合统计区域条件的航空器目标数据保存至数据库中。当用户需要统计某时段区域架次时,程序则从数据库中获取与该区域对应的航空器目标数据进行时间符合性计算,统计出架次结果。持续架次统计程序主要应用于经常性统计不易变化的区域,优点是获得统计结果快,可以应对每日定期的统计需求,缺点是调整统计区域不灵活,一旦变更统计区域需要重新积累数据。
单次架次统计程序将统计时段适当放大后,根据时间载入记录设备保存的历史监视数据并进行空间符合性计算。当计算出符合统计区域条件的航空器目标后,直接进行时间符合性计算,统计出架次结果。单次架次统计程序主要应用于临时性统计和易变化的区域,优点是调整统计条件灵活,可以应对突发的统计需求,缺点是获得统计结果慢,每次统计都要进行一遍完整的空间和时间符合性计算。
参见图3所示,空间符合性计算处理流程分为14个步骤。
1、加载统计区域条件配置文件初始化程序
根据统计需求,设计合理的统计区域条件,并编制为配置文件。将配置文件导入计算机,初始化空间符合性计算程序。
2、获取监视数据
对于持续架次统计,监视数据从监视设备输出接口实时获取。而对于单次架次统计,监视数据需要先根据统计时间段适当放大后,再从记录设备输出接口或文件中获取。
3、判断是否成功获取监视数据
对第2步获取监视数据结果进行判断,是否获得数据,所获得的数据是否正确。如果获取监视数据正确,则进入第4步。如果不正确,则程序结束。
4、监视数据预处理
从监视数据中解析、整理出航空器目标的地址、高度、位置、时间等信息,并根据时间进行筛选、排序。同时,对监视数据中位置信息进行坐标变换,将不同中心的极坐标位置及WGS84坐标位置统一到同一个笛卡尔坐标系中。
5、判断航空器目标是否已激活条件区条件计算
程序对已激活条件区条件计算的航空器目标建立状态缓存并存入已激活目标列表。搜索此列表,即可判断某航空器目标是否已被激活。如果已激活,则进入第8步执行条件区条件计算。如果还未被激活,则进入第6步判断其是否符合激活区条件。
6、判断航空器目标是否符合激活区条件
通过计算航空器目标位置是否处于激活区条件的空间区域内判断该航空器目标是否符合激活区条件。如果符合,则进入第7步激活条件区条件计算。如果不符合,则丢弃该数据,不再对其进行计算。
7、激活航空器目标条件区条件计算
对符合激活区条件的航空器目标建立状态缓存并存入已激活目标列表。状态缓存用于保存在整个激活计算期间该航空器目标的地址、激活时间、进出区域时间、条件区条件与对应计算结果等信息。
8、航空器目标条件区条件计算
对于已激活的航空器目标,使用最新获取的该目标位置信息计算是否处于条件区条件空间区域内,并将计算结果记录在该航空器目标的状态缓存中。如果该目标是第一次进入条件区或离开最后一个条件区,则在状态缓存中保存该目标的时间、位置等信息。
9、判断航空器目标是否符合条件区条件
在进行过航空器目标条件区条件计算后,根据其状态缓存内计算结果判断该航空器目标是否符合条件区条件。如果符合,则进入第10步更新至下一个条件区条件。如果不符合,则进入第11步判断航空器目标是否达到激活时间。
10、更新至下一个条件区条件
根据预先载入的统计区域条件规则,用后一个新的条件区条件替换该航空器目标状态缓存中的条件区条件,并清零对应的计算结果。如果状态缓存中的条件区条件已经是最后一个,则不进行任何操作。
11、判断航空器目标是否达到激活时间
通过该航空器目标状态缓存中的激活时间信息,判断其是否达到激活时间。如果达到,则进入第12步判断该航空器目标是否符合最后一个条件区条件。如果未到达,则回到第2步继续获取新的数据。
12、判断航空器目标是否符合最后一个条件区条件
根据该航空器目标状态缓存中条件区条件与对应的计算结果数据,判断其是否符合最后一个条件区条件。如果符合,进入第13步保存相关监视信息及进出统计区域时间。如果不符合,进入第14步取消该航空器目标激活状态并停止对其计算。
13、保存航空器目标监视信息及进出统计区域时间
对于持续架次统计,航空器目标的监视信息及进出统计区域时间将保存在数据库中。而对于单次架次统计,这些信息将被直接用于时间符合性计算。
14、取消航空器目标激活状态
清空该航空器目标的状态缓存,并从已激活目标列表中移除。
参见图4所示,时间符合性计算处理流程分为2个步骤。
1、获取符合统计区域条件的航空器目标数据
对于持续架次统计,符合统计区域条件的航空器目标数据从数据库中获取。而对于单次架次统计,这些数据由空间符合性计算直接提供。
2.统计进出区域时间满足统计时间段的航空器目标个数
对于持续架次统计,直接根据统计时间段对数据库进行检索,查询进出区域时间与统计时间段有交集的航空器目标并求和,输出统计结果。而对于单次架次统计,将第1步获取的航空器目标数据进行时间计算,判断其进出区域时间是否与统计时间段有交集。如果有,记录其监视数据,统计总结果加一;如果无,则丢弃该数据。待所有监视数据全部计算完毕,输出统计结果。
为了使本发明所阐述的设置统计区域条件技术方案更加清楚,以下结合具体的实施例1,对设置统计区域条件进行详细说明。
实施例1
参见图5所示,有边长为10海里的正方形管制区域Z,管制区域Z海拔高度从0米至7800米。在此管制区域Z内有正东西双向航线X和正南北双向航线Y共2条航线。飞机在管制区域Z内严格按航线进行匀速平飞,速度为每秒0.1海里。监视数据更新周期为4秒。在管制区域Z内统计航线X双向航班架次,可设置:
激活区条件的空间区域为AZX,海拔高度从0米至7800米。空间区域AZX平面范围包含了管制区域Z内整个航线X并适当向外扩大1海里,这样无论飞机从东面还是西面进入空间区域AZX都将被激活进行统计。
激活区条件的激活时间参数为120秒。根据管制区域Z内飞机的飞行特性,飞过整个航线X用时为100秒,考虑到激活区条件空间区域外扩1海里,故再增加20秒。
条件区条件的空间区域为CZX,海拔高度从0米至7800米。空间区域CZX平面范围在空间区域AZX内,包含了管制区域Z内整个航线X,仅在南北面适当扩大0.5海里,这样在保证进出统计区域时间尽可能准确的情况下,提高对监视数据误差的容忍程度。
条件区条件的空间区域CZX对应的要求出现次数为23次。监视数据每4秒更新1次,根据飞行特性,经过整个管制区域Z内10海里长的航线X将出现25次监视数据更新。
考虑到对监视数据误差的容忍和航线Y上飞机进入此条件区条件的空间区域CZX最多出现2次监视数据更新,因此在最大监视数据更新25次基础上可适当减少。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的特点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (2)
1.一种基于航空器监视数据的航班架次统计方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)设置统计区域条件,所述的统计区域条件由一个激活区条件和至少一个条件区条件组成;
所述的激活区条件包含一个空间区域和一个激活时间参数;
所述的条件区条件包含一个或多个空间区域,及与所述的空间区域一一对应的要求出现次数参数;
(2)利用计算机从监视设备或配套记录设备中获取监视数据,所述的监视数据包括监视数据更新周期、航空器目标的地址、高度和位置信息,并根据监视数据中探测到航空器目标的时间先后顺序进行筛选、排序;同时,对监视数据中的位置信息进行坐标变换,将不同中心的极坐标位置及WGS84坐标位置统一到同一个笛卡尔坐标系中;
(3)将统计区域条件编制为配置文件导入计算机,初始化分析程序,计算机程序根据预先设置的统计区域条件规则,对已预处理的航空器目标监视数据进行分析,选取符合统计区域条件的航空器目标,并将其监视信息及进出统计区域的时间进行记录;
(4)对已选出的符合统计区域条件的航空器目标根据时间检索,统计进出区域时间与统计时间段有交集的航空器目标个数,该个数即为架次统计结果;
步骤(3)中,对监视数据的分析具体包括:当航空器目标进入激活区条件所设定的空间区域,则开始持续对航空器目标进行是否符合条件区条件的计算:
航空器目标在激活区条件所设定的激活时间内,累积出现在条件区条件的空间区域内的次数≥条件区条件所设定的要求出现次数时,则认为所述的航空器目标符合此条件区条件;所述航空器目标满足第一个条件区条件后即停止第一个条件区条件的计算,并进行第二条件区计算,直至最后一个条件区条件;
在经过激活区条件所设定的激活时间后,停止条件区条件计算,判断航空器目标是否符合最后一个条件区条件,如果符合,则视为符合整个统计区域条件并记录该航空器目标的监视数据及进出统计区域的时间,反之则不符合,取消该航空器目标激活状态并停止对其计算。
2.根据权利要求1所述的基于航空器监视数据的航班架次统计方法,其特征在于:步骤(1)中,所述的空间区域是由WGS84坐标点组成的多边形或圆形平面区域与最低、最高海拔高度所限定的立体空间范围。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810378664.XA CN108648510B (zh) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 基于航空器监视数据的航班架次统计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810378664.XA CN108648510B (zh) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 基于航空器监视数据的航班架次统计方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108648510A CN108648510A (zh) | 2018-10-12 |
CN108648510B true CN108648510B (zh) | 2021-03-02 |
Family
ID=63747546
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810378664.XA Active CN108648510B (zh) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 基于航空器监视数据的航班架次统计方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108648510B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110660274B (zh) * | 2019-09-30 | 2020-09-25 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种机场容需平衡预测方法 |
CN112465336B (zh) * | 2020-11-24 | 2024-04-09 | 海南太美航空股份有限公司 | 一种航班数据优化方法、***及电子设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3409896A (en) * | 1966-06-15 | 1968-11-05 | Martin F. Schultz | Aircraft traffic counter |
CN102074126A (zh) * | 2011-01-19 | 2011-05-25 | 清华大学 | 基于历史雷达数据的空中交通流量分析***与方法 |
CN102147982A (zh) * | 2011-04-13 | 2011-08-10 | 中国民航大学 | 一种扇区动态容量预测的方法 |
CN105355092A (zh) * | 2015-12-03 | 2016-02-24 | 上海民航华东空管工程技术有限公司 | 一种航班流量预控制方法 |
CN105513431A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 中国民用航空厦门空中交通管理站 | 空中交通流量管理实操标准的动态定值方法及*** |
CN105679102A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-06-15 | 南京航空航天大学 | 一种全国飞行流量时空分布预测推演***及方法 |
CN107657838A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-02 | 中国民航大学 | 一种空中交通流特征参数指标体系中参数指标的提取方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7248963B2 (en) * | 2003-03-25 | 2007-07-24 | Baiada R Michael | Method and system for aircraft flow management |
-
2018
- 2018-04-25 CN CN201810378664.XA patent/CN108648510B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3409896A (en) * | 1966-06-15 | 1968-11-05 | Martin F. Schultz | Aircraft traffic counter |
CN102074126A (zh) * | 2011-01-19 | 2011-05-25 | 清华大学 | 基于历史雷达数据的空中交通流量分析***与方法 |
CN102147982A (zh) * | 2011-04-13 | 2011-08-10 | 中国民航大学 | 一种扇区动态容量预测的方法 |
CN105513431A (zh) * | 2015-11-30 | 2016-04-20 | 中国民用航空厦门空中交通管理站 | 空中交通流量管理实操标准的动态定值方法及*** |
CN105355092A (zh) * | 2015-12-03 | 2016-02-24 | 上海民航华东空管工程技术有限公司 | 一种航班流量预控制方法 |
CN105679102A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-06-15 | 南京航空航天大学 | 一种全国飞行流量时空分布预测推演***及方法 |
CN107657838A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-02 | 中国民航大学 | 一种空中交通流特征参数指标体系中参数指标的提取方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Thermal neutron flux characterization at aircraft altitudes with the TinMan detector;Suzanne Nowicki等;《2017 IEEE Aerospace Conference》;20170311;全文 * |
空中交通流量统计和预测***的设计与实现;徐肖豪等;《中国民航学院学报》;20020831;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108648510A (zh) | 2018-10-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11482117B2 (en) | Risk assessment for unmanned aerial vehicles | |
CN107145161B (zh) | 无人机访问多目标点的航迹规划方法及装置 | |
US9558670B1 (en) | Method and system for air traffic rerouting for airspace constraint resolution | |
US9911339B2 (en) | Experimental real-time performance enhancement for aircraft | |
CN108648510B (zh) | 基于航空器监视数据的航班架次统计方法 | |
US20210183253A1 (en) | Aircraft flight strategy selection systems and methods | |
CA2782105A1 (en) | Heuristic method for computing performance of an aircraft | |
CN111968414B (zh) | 基于大数据和ai的4d轨迹预测方法、装置及电子设备 | |
JP2020077387A (ja) | 垂直飛行経路の最適化 | |
US11704943B2 (en) | Usage-based maintenance service system | |
EP3736779A1 (en) | System and method for detecting vehicle environmental exposure and for determining maintenance service according to detected exposure | |
CN112215416A (zh) | 智能规划巡检航线***及方法 | |
US20200356958A1 (en) | Usage-based maintenance system for vehicles and method of operating the same | |
CN112785876B (zh) | 终端区时序气象场景智能识别*** | |
CN105118332A (zh) | 一种基于聚类分析法的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置 | |
CN115657728B (zh) | 一种无人机仿真控制方法及*** | |
EP2704126A2 (en) | Methods for determining suitable waypoint locations | |
CN110533241B (zh) | 终端区起降容量预测*** | |
CN114550505A (zh) | 一种基于立体剖分网格的动态低空空域网格流量管理方法 | |
CN108230757B (zh) | 一种基于水平航迹的终端区进场效率测度方法 | |
CN111445063A (zh) | 基于飞行线路的起降点选取方法及装置 | |
Pohya et al. | Comparison of Surrogate Modeling Techniques for Life Cycle Models of Advanced Air Mobility | |
Xu et al. | Aircraft Trajectory Prediction Using Social LSTM Neural Network | |
US12043410B2 (en) | Meteorological equipment to support flight operations of vertical takeoff and landing aircraft | |
EP4382866A1 (en) | Method, system, and computer-readable medium for monitoring and predicting greenhouse gas emissions for a flight of an aircraft |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |