論文の概要: FlightBERT++: A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01658v1
• Date: Tue, 2 May 2023 04:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 17:18:34.641118
• Title: FlightBERT++: A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework
• Title（参考訳）: FlightBERT++: 自動回帰型マルチ水平飛行軌道予測フレームワーク
• Authors: Dongyue Guo, Zheng Zhang, Jianwei Zhang, and Yi Lin
• Abstract要約: FlightBERT++と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。 提案するフレームワークは,実世界のフライトトラジェクトリデータセット上で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.00522775212528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flight Trajectory Prediction (FTP) is an essential task in Air Traffic Control (ATC), which can assist air traffic controllers to manage airspace more safely and efficiently. Existing approaches generally perform multi-horizon FTP tasks in an autoregressive manner, which is prone to suffer from error accumulation and low-efficiency problems. In this paper, a novel framework, called FlightBERT++, is proposed to i) forecast multi-horizon flight trajectories directly in a non-autoregressive way, and ii) improved the limitation of the binary encoding (BE) representation in the FlightBERT framework. Specifically, the proposed framework is implemented by a generalized Encoder-Decoder architecture, in which the encoder learns the temporal-spatial patterns from historical observations and the decoder predicts the flight status for the future time steps. Compared to conventional architecture, an extra horizon-aware contexts generator (HACG) is dedicatedly designed to consider the prior horizon information that enables us to perform multi-horizon non-autoregressive prediction. Additionally, a differential prediction strategy is designed by well considering both the stationarity of the differential sequence and the high-bits errors of the BE representation. Moreover, the Bit-wise Weighted Binary Cross Entropy loss function is proposed to optimize the proposed framework that can further constrain the high-bits errors of the predictions. Finally, the proposed framework is validated on a real-world flight trajectory dataset. The experimental results show that the proposed framework outperformed the competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: FTP(Flight Trajectory Prediction)は、航空管制官がより安全かつ効率的に空域を管理するのを支援する航空交通管制(ATC)において不可欠なタスクである。 既存のアプローチは、一般的に自動回帰方式でマルチ水平FTPタスクを実行するが、これはエラーの蓄積や効率の低い問題に悩まされがちである。 本稿では,FlightBERT++と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 一 自己回帰的でない方法で直接マルチホライゾン飛行軌道を予測すること。 ii) FlightBERTフレームワークにおけるバイナリエンコーディング(BE)表現の制限を改善した。 具体的には, 提案手法を一般化エンコーダ・デコーダアーキテクチャにより実装し, エンコーダが過去の観測から時空間パターンを学習し, デコーダが将来の飛行状況を予測する。 従来のアーキテクチャと比較して,複数水平非自己回帰予測を行うための事前の水平情報を検討するために,余分な水平対応コンテキスト生成器(HACG)が設計されている。 さらに、差分列の定常性とbe表現の高ビット誤りの両方をよく考慮して微分予測戦略を設計する。 さらに, 予測の高ビット誤差をさらに制約する枠組みを最適化するために, ビット方向重み付き二項クロスエントロピー損失関数が提案されている。 最後に、提案するフレームワークを実世界の飛行軌跡データセットで検証する。 実験の結果,提案フレームワークは競争ベースラインを上回っていた。

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