离场航空器四维航迹预测及不确定性分析

为了加速基于轨迹运行概念的实施,提出了基于连续动态模型与离散动态模型的航迹预测方法,并将航空器离场分为起飞与爬升两个阶段,实现离场航空器四维轨迹预测.通过深入分析模型构建、航空器意图、初始状态、性能参数以及环境信息等因素,降低了四维航迹预测的不确定性,提高了预测精度.以国内执飞ZSPD-ZUCK的CQH8867航班为实例进行验证,考虑了起飞质量、爬升顶点信息以及风速风向等对航迹预测的影响,以位置误差与时间误差作为评价指标,研究结果表明:本文提出的算法可以将到达离港点时刻的误差控制在1 min以内,满足空中交通管理的需求.      

基于混杂系统理论的无冲突4D航迹预测

为增大空域容量,在战略航迹规划阶段,设定航空器爬升、下降和平飞3个飞行状态和7组高度和速度参数规划航空器4D航迹.基于不同航段的航空器动力学模型,采用混杂系统理论, 建立了不同航段之间的状态切换模型,以及同一航段内航空器质量、空速、高度和航程连续变化的航空器运行状态演化模型. 通过调整航空器到达时刻和飞行速度,规划了多航空器无冲突4D航迹.算例仿真结果表明,在满足航空器性能约束的前提下,用混杂系统递推法规划的航空器起飞4D航迹计算时间在3 s以内;这两个模型准确反映了航空器在水平剖面和垂直剖面内的飞行状态变化;本文提出的航空器无冲突航迹规划方法是有效的.      

基于低空风预测模型的救援航迹修正规划方法

针对低空救援航迹易受到侧风影响难以获得准确的航迹规划路径问题,采用数据融合方法预测低空风,修正航空器的低空规划航迹.首先,将飞行区域内的国际交换站作为观测点,通过应用基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的数值气象预报释用技术,将观测点的风速、风向记录数据与预报值进行融合,建立低空风预测模型;其次,利用该模型,校正预报数据的系统误差,得出修正的风预测值;最后,结合航空器的爬升率、巡航速度等性能参数与所经航路点的风速、风向信息,依据速度矢量合成原理,修正各航路点的过点时刻.仿真实验表明,与传统的卡尔曼滤波预测方法相比,由UKF方法预测得到的风速、风向RMSE分别减少了12.88%与17.50%,对初始规划航迹的修正更为精确.      

改进放行策略的两向交通流航迹规划模型

为研究高密度交通的两向交通流航迹交叉结构,讨论了航空器的航迹规划方法.基于自间隔保持概念的分布式决策环境,在横向侧移机动策略模型的基础上,通过航迹分析,建立了改进的放行策略及其航迹规划模型,推导出机动缓冲区长度、宽度与修正放行点位置的关系.仿真结果表明,当交叉角分别为90°和45°时,在改进策略下机动缓冲区的最短长度分别为35.9和48.4 km;与原策略相比,改进策略对空域保护区的宽度要求最大可降低21.1%和39.3%,保护区宽度更接近实际航路宽度,改进策略更易于实施和调整.     

基于BCOP的终端区四维航迹预测研究

简述了航迹预测的重要性和算法,对飞机进行受力分析和运动分析,建立了飞行航迹预测数学模型,提出了基于波音爬升程序（BCOP）的终端区四维航迹预测模型,使用波音爬升程序和MATLAB进行了算例仿真,仿真结果表明该模型简便易行,预测准确．     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题,本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法,并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先,基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性,在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上,构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、航速对空域各栅格的实时复杂性影响;其次,基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层,分别模拟自由航路与固定航路运行模式,对比两者空中交通复杂度时空分布差异;并结合自由航路运行模式,在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上,研究空域复杂度阈值确定方法;最后,初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法,评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%);模型计算得到,空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性(相关系数大于0.90);基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

利用BéZier和B样条曲线模拟飞机航迹的方法

为克服用运动方程生成航迹曲线时无法控制曲线形状的缺陷,根据民航飞机遵循计划航路点飞行的特点,提出了利用BéZier曲线和B样条曲线生成飞机航迹的方法.用直线段距离和逼近BéZier曲线和开放均匀B样条曲线的长度近似计算航迹曲线长度,根据飞行计划中航路点位置的相互关系和飞机实时飞行的速度、位置等,生成BéZier曲线飞行航迹控制点后得到航迹曲线,此外,B样条曲线则不需要生成新控制点就能产生合理的航迹曲线;利用相应的B6Zier曲线或开放均匀B样条曲线插值公式计算出下一个航迹点位置.仿真结果表明:用本文两种方法计算出的航迹与真实航迹相符;与运动方程方法相比,具有能生成多种形状航迹曲线的优势;在18个航路点条件下,用BéZier曲线模拟航迹的计算时间为0.13 s,满足实时性要求.     

基于模糊约束的空中交通流量预测模型研究

鉴于传统流量预测模型存在预测精度差、耗时长、效率低的不足,将模糊约束引入空中交 通系统,用于表示人工智能领域中一些不确定的信息,构建了基于模糊约束的空中交通流量预测模型。通过分析影响模糊约束的决策向量、模糊参数向量及模糊约束集三个因素,提出预测模型 的构建流程,选取空中交通路线多转折点,并获取模糊矩阵,建立了空中交通流量预测模型。实验结果表明,对空中交通流量进行预测时,采用改进的预测模型相比传统预测模型的预测结果较 优、耗时较短、精度较高。     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

基于转弯点聚类的航空器飞行轨迹分析

为满足进场航线设计适应实际运行需求,在分析实际运行航迹数据特征基础上,提出了通过转弯点聚类策略分析航空器飞行轨迹的方法.并设计基于转弯点最长公共子序列的航迹聚类模型,同时给出了改进的平均轨迹构建算法,实现了盛行交通流的识别.将该方法应用于上海浦东机场进港航班雷达轨迹分析,仿真结果表明,提出的方法可以有效地从庞杂的雷达轨迹信息中识别盛行交通流.     

基于基本飞行模型的4D航迹预测方法

为快速准确地预测民航飞行航迹,提出了基本飞行模型的概念．按飞行阶段特点用基本飞行模型构建水平航迹、高度剖面和速度剖面,根据航迹特征点的飞行状态信息（位置、高度、速度和航向）拟合生成完整的4D航迹．离场程序仿真算例与实际飞行数据比较表明,基本飞行模型航迹预测方法可以快速得出航迹特征点和到达航迹特征点的时间．     

基于轨迹压缩的航空器飞行轨迹聚类研究

为准确掌握终端区航空器飞行模式,有效评估、优化飞行程序,首先,针对飞行轨迹点的时空特性,提出基于时间比的自上向下算法压缩轨迹;其次,结合轨迹点的速度和航向特征,建立基于多维属性特征的轨迹相似性模型;最后,应用禁忌粒子群(TSPSO)算法改进和优化模糊C-均值聚类(FCM)算法,并结合终端区的真实飞行轨迹数据对改进聚类算法进行验证.结果表明:轨迹压缩技术极大地降低了计算开销;与传统的FCM算法相比,改进后的聚类算法可以得到更优的满意解,提高飞行轨迹聚类效果.     

基于BADA模型的飞机持续爬升运行减噪效果研究

随着中国民航业的快速发展,机场周边噪声污染不断加剧,改进飞行程序来缓解噪声影响因其研究周期短、应用性强等特点,成为当前研究热点.本文概述了CCO的定义、特点,分析其飞行剖面,简述了基于BADA的航空器性能模型和机场噪声评估模型;并以广州白云机场VIBOS离场方向为例,运用MATLAB编程计算噪声并绘制噪声等值线图,从噪声影响时间、面积及区域形状等方面对比传统离场程序和CCO离场程序的噪声影响效果.结果表明:CCO离场程序可有效减少噪声影响时间,且在高噪声等级下降噪效果更佳;CCO离场程序可有效减少噪声影响面积;CCO离场程序可改变噪声等值线形状.     

基于MPC路径跟踪研究

针对无人驾驶车辆在实际行驶过程中的路径跟踪问题,建立车辆二自由度动力学模型和路径跟踪预测模型,将预测模型与车辆二自由度动力学模型相结合。基于MPC轨迹路径跟踪算法,并搭建了基于dSPACE系统硬件在环仿真试验平台,进行硬件在环仿真试验,验证MPC轨迹路径跟踪仿真控制策略的合理性和正确性。结果表明:设计的基于MPC路径跟踪控制可以保证车辆在换道时,方位平均偏差在0.05 m范围内,利于实际应用。