简介：随着民用无人机的广泛应用,对民用无人机飞行监管系统的需求越来越迫切。分析了国内外无人机飞行监管系统现状,结合现有无人机监管相关技术,提出了一种3层架构的民用无人机空中飞行监管系统构想。根据各类民用无人机的监管特点,采用网络化和服务化的技术体制,给出了民用无人机空中飞行监管系统的组成、技术体系架构、功能及关键技术,形成了覆盖全域的无人机空中飞行监管能力,为民用无人机的空中飞行监管系统构建提供了参考。

简介：摘要近年来，随着汽车工业的发展和人类出行方式的多样化需求，“飞行汽车”逐渐进入我们的视线，众多的汽车制造厂商和科技公司纷纷加入到飞行汽车的研发行列中。2018年7月，阿斯顿·马丁宣布将推出具备垂直起降功能的豪华概念飞机，支持半自动驾驶，飞行时最高时速320公里。而吉利汽车集团旗下飞行汽车公司——Terrafugia也已宣布首辆飞行汽车将在2019年量产，最高时速160公里，可实现空中640公里续航，除此以外，奥迪、保时捷、奔驰等车企也早有布局。作为未来可能流行的出行方式之一，飞行汽车的出现，无疑可以为人口密集的城市提供更便利的交通需求。飞行汽车作为飞行器和汽车的统一体，需要符合包括飞行器和汽车在内的不同的检测标准的要求，作为上路并能够飞行的工具还需要交通法规上的支持，目前两项内容均属空白，本文的课题只对未来飞行汽车在检测技术及标准方面进行讨论。

简介：利用机动飞行目标轨迹可预测飞行目标实时位置,针对灰色模型对快速飞行目标轨迹预测不准确的问题,引入神经元理论判断飞行目标状态,通过机器学习掌握飞行目标转弯模型,从而更准确地对飞行目标转弯进行预测。首先,分析了灰色模型预测方法的工作原理和特点;然后,借助反向传播(BP)神经元模型可判断飞行特征的优势,将灰色模型与神经元网络模型进行了结合;最后,通过仿真试验表明该飞行目标预测法可对飞行目标进行精准监视和控制。