摘要
航空管制领域的工作人员处于良好的认知负荷水平是保证空中交通运行可靠性、高效性、稳定性的必要条件。量化对管制员认知负荷的评价可以为管制工作安排提供参考，保障航空安全、高效。本文设置了三种管制场景并选取14名被试进行模拟试验，每次试验后对认知负荷进行打分。按照主观评价量表的得分将对应的场景分为低、中、高认知负荷场景。通过对管制员的工作性质与职责进行阐述与分析，采集了眼动数据以及脑电数据进行分析。接着介绍了一般时域方法提取包括均值、信息熵等时域特征，利用小波包变换以及集成经验模态分解的时频域分析办法提取了瞳孔直径信号、脑电信号的时频域特征带入不同的模型对管制员的认知负荷进行评价。最后还通过特征融合的办法，使用主成分分析法结合不同的生理指标对认知负荷场景进行分类，取得了较好的准确率。结果表明，时频域分析可以很好地挖掘原始数据的深层信息；比起运用单一生理数据，结合眼动及脑电特征能更好对管制员的认知负荷水平进行评估。为将来实时监测管制员的负荷情况提供参考。
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