管制中的冲突识别是管制工作体现出有效性和针对性的重要影响因素。飞行冲突识别和调配活动是管制工作效果保障的重要核心因素。在空中交通管制的冲突场景识别模型设计的工作中，需要分别针对性的分析和确认冲突的类型，管制调配的流程以及管制指令数据的规划。结合上述因素对航迹数据变化的实际情况和时序特征，时空相关特性，提出相应的基于神经网络的冲突调配模型，以便更好的为空中交通管制以及冲突场景的识别和判断，提供重要的支持提升交通管制工作的精准性和有效性。

本项目针对多个空间、多个领域的立体空间组网，针对目前光网络安全所面临的重大挑战，尤其是在单节点、单节点条件下，由于供电方式不合理，给光网络设备带来的安全隐患较大等问题，研究合理的供电方式。在此基础上，本项目提出了一种基于多层多模光纤信道的双向传输方案，并通过双波长传输技术，有效地提升了系统的频谱利用率，并在此基础上，通过引入安全防护措施，有效地避免了关键信息的泄漏和窃听。以链路可靠度为优化目标，针对光纤通信系统的物理特点，构建了一种基于光纤通信系统的最优航迹规划模型，并对其进行了求解。最后，本文给出了两个可行的解决方案，并对其进行了深入的分析。

随着现代战争自动化与智能化程度的提高，战场通信在军事指挥系统中的地位越来越重要。然而，战场环境的复杂性及不确定性使得通信频谱规划成为一个挑战。本研究基于机器学习算法，提出了一种战场通信频谱规划模型。模型的核心思想是利用机器学习算法预测并优化通信频谱的使用，通过数据驱动的方法，根据历史数据对未来可能出现的情况进行预测和规划。模型在理论上被证明是有效的，通过实际战场环境的模拟验证，结果表明，模型在降低通信干扰，提高通信质量等方面表现出了较好的性能。这项研究的结果不仅对于提高战场通信频谱利用效率，降低通信干扰有重要的理论和实际价值，而且，为相关人员提供了一种新的、高效的决策工具。