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Perez-Castan, Javier A.Autor (correspondencia)Perez-Sanz, L.Autor o CoautorSerrano Mira, LidiaAutor o Coautor

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11 de marzo de 2022
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Conferencia Publicada

Machine Learning classification techniques applied to static air traffic conflict detection

Publicado en:Iop Conference Series: Materials Science And Engineering. 1226 (1): 012019-012019 - 2022-02-15 1226(1), DOI: 10.1088/1757-899x/1226/1/012019

Autores: Javier A. Pérez–Castán; Luis Pérez Sanz; J. Bowen-Varela; Lidia Serrano-Mira; Tomislav Radišić; Thomas Feuerle

Afiliaciones

Technische Universitat Braunschweig - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
University of Zagreb - Autor o Coautor

Resumen

Abstract This article evaluates Machine Learning (ML) classification techniques applied to air-traffic conflict detection. The methodology develops a static approach in which the conflict prediction is performed when an aircraft pierces into the airspace. Conflict detection does not evaluate separation infringements but a Situation of Interest (SI). An aircraft pair constitutes a SI when it is expected to get with a horizontal separation between both aircraft closer than 10 Nautical Miles (NM) and a vertical separation closer than 1000 feet (ft). Therefore, the ML predictor classifies aircraft pairs between SI or No SI pairs. Air traffic information is extracted from The OpenSky Network that provides ADS-B trajectories. ADS-B trajectories do not offer enough SI samples to be evaluated. Hence, the authors performed simulations varying the entry time of the trajectories to the airspace within the same time period. The methodology was applied to a portion of Switzerland airspace, and simulations reached a 5% rate of SI samples. Cost-sensitive techniques were used to handle the strong imbalance of the database. Two experiments were performed: the Pure model considered the whole database, and the Hybrid model considered aircraft pairs that intersect horizontally closer than 20 NM and vertically lower than 1000 ft. The Hybrid model provided the best results achieving 72% recall, representing the success rate of Missed alerts and 82% accuracy, which means the whole predictions’ success rate.

Palabras clave

Astronomia / físicaBiotecnologíaCiências agrárias iEngenharias iiEngenharias iiiEngenharias ivEngineering (all)Engineering (miscellaneous)General engineeringGeneral materials scienceInterdisciplinarMateriaisMaterials science (all)Materials science (miscellaneous)Química

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 1.03, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-08, el siguiente número de citas:

  • Google Scholar: 2
  • Open Alex: 1

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-08:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 8 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Croatia; Germany.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PEREZ CASTAN, JAVIER ALBERTO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PEREZ CASTAN, JAVIER ALBERTO.