基于预训练语言模型的管制信息抽取方法

在空中交通管理中,管制员使用管制指令调节航空器状态,飞行员通过复诵指令进行确认。管制指令的正确理解对飞行安全具有重大意义。提出一种新的管制信息抽取方法,即基于语言模型的预训练和微调,通过迁移学习实现小样本管制信息抽取。该方法在训练数据量降低时,仍能实现准确率的提升。仿真结果表明,新模型对管制信息抽取的准确率不低于98%,可以有效提取管制指令中的关键信息。该方法可提升空管系统的智慧化程度,辅助管制员理解管制指令内容,支撑飞行冲突检测,保障航空运输安全。     

复杂条件下飞行器天馈设备关键技术分析

作为高速飞行器载体用户终端的最前级,天馈设备的性能直接关系到无线收发系统数据链路的有效性。从技术应用角度出发,分析了在高速、高温以及复杂电磁环境下天馈设备的设计实现,介绍了热天线、可重构天线、小型化可控波束阵列、自适应阵列等几种先进天馈设备的技术特点和细节,详细阐述了其在高速飞行器载体的工程应用方法,对提高复杂飞行任务条件下数据链路的稳定性具有积极意义。