文献类型：期刊文章

作　　者：朱聃[1,2] 徐晨[2] 刘继新[2]

机构地区：[1]民航安徽空管分局,合肥230051 [2]南京航空航天大学,南京211106

出　　处：《计算机应用研究》

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：S01

起止页码：24-26

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了准确及时地评估管制员工作负荷,在分析管制员工作负荷成因和已有管制员工作负荷评估模型的基础上,考虑空中交通流量、空域结构、气象、管制方式、管制员个体差异等因素,提出管制员工作负荷评估模型。依据空管自动化系统运行数据和管制员通话,建立了基于语音识别的管制员工作负荷评估框架。选取典型空域的实测数据进行验证分析,基于语音识别的管制员工作负荷模型能够定量地评估出气象因素、空域结构变化、人员差异等影响下的管制员工作负荷。提出的管制员工作负荷评估可以为空管日常运行和长期规划提供数据支撑,空管语音识别和管制指令语义理解模型可以应用到管制模拟机机长席的自动应答和空管指挥安全监控中。

关 键 词：空中交通管制 工作负荷  自动语音识别 深度学习  循环神经网络

分 类 号：TN912.34] V355.1]