一种基于机载数据的民用航空器飞行阶段划分方法

为有效解决民用航空器的机载快速存取记录器(QAR)航迹数据中飞行阶段出现错误划分的情况,通过航空器气动构型和垂直运动态势变化提出了飞行阶段重新划分方法,具体分为4个步骤：数据预处理、垂直运动态势划分、飞行状态特征模型构建和飞行阶段重新划分;使用基于DBSCAN的局部遍历聚类方法对气压高度变化趋势进行聚类分析,划分垂直运动态势,并通过设置有效态势最短持续时间解决气压高度的局部抖动问题;考虑不同机型在不同飞行阶段时的襟翼位置和操纵各不相同,场面滑行时的场压抖动以及空速表在低速滑行时数值不准确等因素,根据航空器襟翼位置开关、起落架位置、地速和垂直态势等状态参数建立适合所有机型的飞行状态特征模型,并对QAR航迹划分飞行状态特征段;建立各飞行阶段与飞行状态特征的关系模型,结合起落架空地逻辑将所有飞行状态特征段识别为对应的飞行阶段。以3个典型的样本航班为例,计算结果表明：航班包含复飞在内的所有飞行阶段均被有效识别和划分,并与航空器飞行时的襟翼和起落架状态保持一致, 原QAR数据中的飞行阶段错误划分问题得到有效解决;对272 268个航班的QAR航迹进行了飞行阶段重新划分,成功率为99.7%,起飞、初始爬升、进近和着陆等非光洁构型飞行阶段的平均历时分别为0.6、1.9、6.1和4.0 min,平均距地高度分别为54、3 680、6 030和2 500 ft,符合航班实际运行规律。可见,所建立的飞行阶段重新划分方法可适用于大批量航班,为民用航空器的飞行阶段特征分析提供技术支撑。     

基于GPS轨迹数据的超速事件探测方法试验研究

目前,交警部门对超速事件的探测主要是通过定点测速或区间测速来实现的,但该方法不仅误差大,还难以探测车辆所发生的全部超速事件。随着GPS设备的广泛使用,一些学者尝试利用GPS轨迹数据中的速度信息来探测车辆所发生的全部超速事件,但单一点速度误差大。为及时、准确、全面地探测车辆所发生的全部超速事件,通过行车试验研究基于N(N≥2)个连续超速GPS轨迹点的超速事件探测方法。将超速事件视为一个包含起止点的线事件,并由超速GPS轨迹点描述,据此设计行车试验方案。选择成都市郊区6条道路为试验路线,试验车在每条试验路线上多次往返行驶,利用车载GPS设备采集试验车的行驶轨迹,并由随车试验人员记录该车超速事件发生的时间及地点。基于行车试验数据,构建匹配度指标,设计基于连续超速GPS轨迹点的超速事件探测算法,经比较分析确定超速事件探测的最佳连续超速GPS轨迹点个数,并验证探测算法的精度。结果表明:超速事件的判定条件为5个连续超速GPS轨迹点,基于5个连续超速GPS轨迹点的超速事件探测算法的精度为96%。研究结果可为超速事件的动态监测、实时呈现、时空分布规律揭示、致因因素挖掘、干预方法提出奠定坚实的理论基础,具有较好的实际应用价值。     

轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法

为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图(车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术.基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95％分位排队...     

基于车辆身份感知数据的路段轨迹 重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.     

基于车载GPS轨迹的立体交叉口空间结构信息获取方法

为了识别立体交叉口中不同的行驶规则, 利用随机森林特征选择方法分析了车辆轨迹数据特征, 按照重要性评分对特征进行聚类; 利用戴维森堡丁指数衡量聚类结果, 获得交叉口最优聚类结果下的各个行驶规则的聚类簇, 并构建聚类簇范围约束的狄洛尼三角网; 利用骨架线提取与公共序列合并方法, 提取立体交叉口的几何结构与拓扑连通关系, 获取城市立体交叉口空间结构信息; 以武汉市2016年出租车轨迹为数据源, 选取了武汉市城区立体交叉口进行空间结构信息获取试验。研究结果表明: 立体交叉口中车载GPS轨迹特征重要性评分的前4项依次是终点角度、起点角度、起终点角度差、中间角度平均值, 其中利用终点角度与起点角度特征组合的聚类结果是最优的; 立体交叉口空间结构信息获取方法在直行、左转、右转方向下识别准确率分别为85.7%、85.4%、87.5%, 综合准确率为86.2%, 直行、左转、右转方向下信息召回率分别为91.5%、87.2%、85.9%, 综合召回率为88.2%, 因此, 较高的准确率与召回率说明本文提出的方法可以准确识别立体交叉口空间结构信息, 并提取立体交叉口中各个行驶规则的几何与拓扑连通关系。     

基于车辆身份感知数据的路段轨迹重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.     

基于GPS轨迹数据的不同交通状态下交通方式识别流程优化方法

基于GPS轨迹数据的交通调查技术能够有效弥补传统居民出行调查方式的不足，该技术在高峰拥堵时段的交通方式识别效果有待进一步研究.针对公交车和小汽车识别精度较低的问题，本文提出基于支持向量机(SVM)的流程优化方法，加入基于短时傅里叶变换 (STFT)的频域属性，利用遗传算法(GA)对SVM的惩罚系数和核参数进行联合优化，评估不同交通状态下交通方式和方式转换点的识别效果.结果表明：频域属性的加入能够有效提升交通方式识别精度，在道路畅通状态和一般拥堵状态下，交通方式和方式转换点的识别效果均较为理想；在严重拥堵状态下，机动化方式易与非机动化方式相混淆，方式转换点最大识别误差在13 min以内，相比于基于主观回忆的人工问卷调查方式仍具有参考性.     

ADS-B空管监视系统误差分析与研究

在空中交通管制中,利用监视设备提供的航空器飞行动态,管制员就可以为航空器配备飞行间隔,防止航空器与航空器相撞.监视设备存在的误差会对飞行间隔产生较大的影响.对比二次雷达系统,基于ADS-B的侧向间隔研究是当前的重点.文中通过分析监视系统信号处理流程,得出ADS-B监视误差主要有GPS接收机误差、数据链误差和系统延时误差组成,并阐述了各部分对于侧向间隔的影响.     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度, 考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成, 定义了航线影响因子, 构建了一种新的航班延误恢复调度模型, 将局部搜索方法引入到粒子群算法中, 提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明: 与先来先服务调度方法相比, 混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%, 与基本粒子群算法和进化策略算法相比, 混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%, 随着航班延误恢复规模的增大, 算法优势会更明显。     

基于飞行跟驰模型的纵向安全间隔计算方法

为了精确计算飞机飞行的纵向安全间隔, 分析了纵向间隔的影响因素, 利用管制员和飞行员的反应时间统一度量人为因素对纵向安全间隔的影响, 根据反应时间建立了飞机飞行跟驰模型。通过量化反应时间对纵向安全间隔的影响, 提出了考虑反应时间的安全间隔计算方法。仿真计算结果表明: 在航路飞行阶段, 相近飞机的纵向间隔小于3·0km为纵向危险接近, 为了保证跟驰飞行安全, 纵向间隔最小应为3·6km。可见模型和方法是可行的, 能够为飞行间隔标准的制定提供理论依据。     

固定航路最优飞行冲突解脱模型

针对在固定航路条件下多个航空器之间的冲突解脱问题,提出了改变航向的飞行策略,比较了自由飞行条件下和固定航路飞行条件下的最优飞行冲突解脱模型。以航空器性能和航路空间为约束条件,以冲突解脱时间为目标函数,运用最优化控制理论和微分方程,计算了不同初始条件下的总冲突解脱时间。计算结果表明:当航空器的解脱终点从(80,0)变为(65,0)时,总冲突解脱时间减小了32s;当航空器的解脱速度从833km.h-1降低为759km.h-1时,总冲突解脱时间增大了12s;当航空器的初始位置由(20,0)增大为(29,0)时,总冲突解脱时间仅增大了2s。航空器的解脱终点和解脱速度对冲突解脱时间影响较大,而航空器的初始位置对冲突解脱时间影响较小。     

低空空域飞行冲突避让算法

为了预防航空器在低空空域飞行中发生相撞, 根据空中交通管理规则的飞行间隔规定, 采用速度矢量三角分析法, 分析了避免冲突的基本条件, 确定了航空器B与航空器A的速度矢量关系, 提出了调整速度和改变航向两种解决方法, 推导出速度和航向改变量的计算公式。通过系统演算和DRS-98型雷达管制模拟机的验证表明, 在任何情况下都能够使用改航法避让飞行冲突, 航空器之间的距离和航向差越大, 航向的改变量就越小; 当航空器之间的距离大于6倍的飞行间隔时, 应当使用调速法避让飞行冲突, 这样航空器可以继续保持原定的飞行航线。     

多跑道航班起降调度优化算法

为了提升大型繁忙机场的运行效率, 考虑了多跑道的运行条件和安全要求等因素, 以最小航班总延误为目标函数, 以最大位置偏移为约束条件, 引入滚动时域控制策略, 建立了航班动态排序模型。针对多跑道航班调度问题的特点, 分别采用基于滚动时域控制策略的遗传算法和现有的先到先服务算法求解模型。计算结果表明: 当航班正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 712s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为1 080s, 与先到先服务算法相比, 延误时间减小37.0%;当航班不正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 658s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为969s, 与先到先服务算法相比, 延误减小41.5%。可见, 基于滚动时域控制策略的遗传算法有效。     

机场群运行方式下的航班时刻与频率优化模型

针对枢纽机场的拥堵问题,提出了机场群航班时刻与频率优化策略.应用运输需求管理理论,以旅客最小出行损失时间为目标函数,以旅客流失率与航空公司客座率为约束条件,建立了基于机场群运行方式的航班时刻与频率优化模型.根据机场群内5个机场的地面交通时间与枢纽机场的航班数量与平均延误的关系,将机场群内各个机场的旅客需求进行分类,采用k-means聚类算法,计算了航班时刻与频率、旅客出行损失时间、机型与数量分配方式.计算结果表明:在机场群运行方式下,旅客需求分为7类,满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为123 403 min;在独立运行方式下,旅客需求分为8类,满足全部旅客需求的航班数量为13个,旅客出行损失时间为165343 min;在机场群运行方式下,采用遗传算法求得的满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为126119 min.     

航班飞行各阶段污染物排放量估算方法

分析了国际民航组织标准排放量模型, 推导了各阶段飞行时间、推力、燃油流量等参数的计算公式, 以替代ICAO标准排放量模型的飞行时间与燃油流量。考虑了大气环境与飞行参数的影响, 给出了各种污染物的排放指数修正模型, 以计算各个飞行阶段的排放参数。以B737-800飞机执飞“西安—烟台”航线为例, 在空中交通仿真平台上运用Delphi编程计算了航班飞行各阶段的污染物排放量, 分析了污染物排放量的变化情况。计算结果表明: CO₂与NO_x的排放主要集中在航路飞行阶段, CO与HC的排放主要集中在机场滑行阶段, 4种污染物排放量从大到小的顺序依次为CO₂、NO_x、CO与HC, 计算结果与相同条件下ICAO参考值相差绝对值不超过1%。     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.