一个鲁棒性冲突解脱轨迹规划模型

针对固定航路飞行条件下高密度运行空域多航空器实时冲突解脱轨迹规划问题,为了获取高空风场数值及增强航空器冲突解脱轨迹的鲁棒性,根据航空器的运行状态构建了高空风场线性和非线性滤波模型.采用模型预测控制理论,通过将预测模型的校正过程转化为高空风场数值的滤波过程,在给各航空器设定解脱优先权重及考虑两类解脱变量物理约束条件的前提下,从航空器的动态协同特性出发,构造能够反映控制输入量优劣的指标函数,提出一种能够适应空域环境变化的冲突解脱航迹在线滚动规划方案.算例分析表明,所提出的在线解脱轨迹规划方案可行有效.     

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。     

分布式MAS 在飞行冲突解脱中的应用研究

在自由飞行的环境下,为解决飞行冲突探测与解脱（conflict detection and resolution,CDR）问题,提出一种基于高度层、航向和速度调配的综合解脱方法,并将多 agent 系统(multi-agent system, MAS) 的分布式技术与启发式算法相结合,进行问题求解. 首先设计了分布式MAS框架结构,然后建立了飞行冲突探测模型,高度层调配模型及航向、速度调配模型,最后,综合运用了基于合同网协议的分布式算法和自适应遗传算法进行问题求解.仿真实验表明,所设计的MAS框架是可行的,同时分布式算法和自适应遗传算法的综合应用能很快找到基于高度层、航向和速度分配的近似最优解,为CDR问题提供了新的解决思路.     

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。     

基于SMILO-VTAC模型的复杂低空多机冲突解脱方法

针对传统SMILO-VTAC模型的2种不受控情形, 提出了面向不受控情形的复杂低空多机冲突解脱模型; 在传统SMILO-VTAC模型的基础上, 考虑复杂低空空域物障限制条件, 提出了面向物障情景的低空多机冲突探测与解脱模型; 结合通用航空活动任务优先等级, 建立了基于任务优先性质的多机冲突探测与解脱规则和流程; 建立了多航空器对头汇聚场景, 基于提出的方法进行仿真验证。分析结果表明: 相比传统SMILO-VTAC模型, 提出的方法能够满足不受控情形的多机冲突探测与解脱实际需要, 并能根据任务优先等级计算方案, 解脱成本分配合理, 符合复杂低空空域航空器的特点; 提出的方法在航空器数量不大于4架次时, 求解时间略长, 但基本控制在1 s以内; 当航空器数量大于4架次时, 求解时间小于传统SMILO-VTAC模型; 当航空器数量不小于7架次时, 求解时间远低于传统SMILO-VTAC模型; 在将优先级因素加入考量后, 方法的平均解脱成本较传统SMILO-VTAC模型增加了10%~20%, 以少量增加平均解脱成本为代价, 实现了解脱成本依照优先级顺序的分配, 将高优先级航空器解脱成本向低优先级航空器传递。可见, 在多航空器运行和多优先级情景下, 改进方法具有更高的解脱效率, 在相同计算时间内具有更高的解脱架次极限。      

基于方位合成的异类传感器航迹数据融合算法

针对纯方位传感器与二维雷达量测空间不一致的航迹数据融合问题,提出了一种基于方位合成的异类传感器航迹数据融合算法.该算法以纯方位传感器承载平台为融合中心,计算雷达和纯方位传感器探测的目标航迹相对于同一坐标系的方位量测,并用一种近似方法计算方位精度;采用基于最优权值分配原则的加权平均法对方位进行合成,用合成的方位对雷达探测的目标航迹进行修正,并将修正后的航迹作为融合航迹.该算法在获得融合航迹的同时,给出了融合航迹的精度.仿真结果表明,与雷达航迹精度相比,融合航迹的精度平均提高25.23%.     

基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型

针对机场场面运行中部分航空器剩余滑行时间较短、准时性低的现状,研究滑行道调度优化问题。在构建基于时间富余度控制的滑行道调度优化模型中,优先考虑以剩余滑行时间为主的航空器动态优先级;以我国某大型机场的场面运行数据为基础,采用生物地理学算法进行仿真验证。结果显示：与经典的先到先服务策略相比,航空器到达滑行终点的误差由1499 s降至553 s,降低了63.1%,冲突航空器到达误差从371 s降至147 s,降低了60.3%;在冲突解脱方面,由剩余滑行时间较多的航空器承担更多的冲突等待,有效减少航空器滑行冲突次数,保障后续停机位指派与跑道调度的有效性,大大提高了滑行道的滑行效率。     

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.      

飞行冲突解脱与恢复几何模型及管制策略

已知两航空器的三维位置、速度及本机预计到达目标点时间,得出了满足几何最优和机动次数最少、解决飞行冲突并同时保证预计到达目标时间不变条件的多种冲突解脱与恢复模型.仿真计算验证了所得模型的有效性.该模型适用于机载设备及空中交通管制自动化系统.在此模型上经大量仿真,综合出了切保护区边界这极限情况并适合空中交通管制员调配的冲突解脱与恢复管制策略表.空中交通管制员只需考虑一定的安全裕量,这些策略即可应用于在实际管制中.     

低空空域飞行冲突风险研究

为了确定低空空域内航空器飞行的安全间隔和风险概率,基于国际民航组织标准和我国民航局规定,根据航空器动力学原理,采用看见避让(see and avoid)原则,在飞行规则、能见度要求、反应时间、航空器速度以及盘旋坡度角或航空器爬升角度等约束条件下,建立了同高度对头飞行冲突和交叉飞行冲突的冲突避让轨迹数学模型,并根据HCR(human cognitive reliability)理论建立了飞行员反应失效概率模型.数值分析结果表明,低空空域航空器同高度对头相遇存在一定的违反安全间隔的风险概率,而同高度交叉相遇飞行的航空器能安全解脱冲突.     

自由飞行中冲突解脱的线性规划法

为了避免可能的冲突，任何两架飞行器之间的距离不能小于给定的安全距离，采用线性规划的方法研究了同一空间中自由飞行的几架飞机之间的冲突解脱问题。提出了两种不同的解脱方案：第一，只允许速度变化；第二，只允许航向角变化。考虑到旅客在旅途中的舒适程度，选取的目标函数要使上述改变量最小。针对两种方案分别列出了线性限制公式，从而找出最优的解脱办法，实例验证了该方法的可行性。     

基于飞行数据的所需导航性能(RNP)侧向偏差分析

RNP作为一种新的导航手段,其导航性能的评估是当前非常重要的研究课题.基于RNP飞行数据对侧向航迹偏差的计算方法进行研究,同时对近阶段短距离的经纬度坐标转化为平面直角投影坐标的转换方法进行探讨,从而提出近阶段实际航迹相对于定义航迹的侧向航迹偏差的计算方法.将为进一步统计分析及验证RNP导航性能提供很好的理论基础.     

公交车辆智能调度研究

根据智能交通系统ITS(Intelligent Transport Systems)研究发展状况以及我国ITS研 究开发的主要内容和公交公司实际运输的基本需求采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)进 行了公交车辆智能调度方法的研究.该方法充分利用遗传算法的智能化特征,有效地改善公交 车辆的静态调度,提高公交车辆的运营效率.为避免遗传算法的早熟问题,运用混合遗传算法 HGA(Hybrid Genetic Algorithm),提高遗传算法的收敛性能和优化质量,以确保遗传算法的优化性能.在静态调度方法的基础上,针对公交车辆运营调度管理特点,借助通信技术、计算机技术以及自动控制技术,分析研究了公文车辆的动态调度的实现方法,从而进一步提高公交车辆运营调度管理效率,为公交车辆智能化调度系统的实施做好必要的技术服务.     

基于传递闭包聚类的多传感器航迹关联算法

在分布式多传感器数据融合系统中.航迹关联是关键技术之一,也是实现航迹融合的前提,航迹关联判定的准确性将直接影响到整个融合系统的性能.文中针对多传感器多目标航迹关联同题,提出了基于传递包模糊聚类的多传感器航迹关联算法.该算法利用基于模糊统计量的传递团包聚类法,选择航迹的位置、速度等信息为聚类指标,对来自多传感器的航迹数据进行聚类.计算航迹相似矩阵,利用平方法求出航迹相似矩阵的传递闭包,并根据该传递闭包确定航迹关联对.仿真试验结果表明,该方法能有效地实现多传感器、多目标航迹关联.     

共享自行车系统动态调度时间域的获取方法

共享自行车系统(Bicycle Sharing System,BSS)调度时机的确定是影响BSS服务质量和调度成本的重要因素.综合考虑调度基准阈值、服务点的自行车周转率及租还量差异时变特性,建立了BSS服务点运行状态的自流动模型.基于自流动模型,提出了BSS服务点调度时机的动态调度时间域获取方法,包括判断服务点空/满位的车容比动态阈值的计算,以及根据BSS服务点调入/调出自行车的需求而获取的正/负调度时间域算法.最后,根据杭州锁桩式BSS运行的2016年历史数据,以编号3758服务点为例,对车容比动态阈值和固定阈值获取的调度时间域及调度效果进行分析比较.结果表明,本文研究的动态调度时间域获取方法能够更精准地获取BSS的调度时机,在满足BSS调度服务质量情况下,可以减少调度频次、降低服务成本     

采用内点约束的最优冲突解脱方法

在自由飞行中,为了保证任何两架飞机之间的距离不能小于给定的安全间隔,采用内点约束条件和最优控制中的庞特里亚金极小值原理,研究了自由飞行中飞机的控制向量受约束时的平面冲突解脱问题,考虑了只改变速度大小和只改变速度方向的解脱策略。不同的策略具有不同的控制变量,各变量有不同的约束范围。采用极小值原理解得最优控制变量,并由内点约束条件获得解脱开始时间、约束时间及控制变量转换时间。计算结果表明改变速度大小策略的协作解脱耗费是单机解脱的1／10,而改变速度方向的策略在两机夹角过小时单机解脱耗费为协作解脱的1／3。     

基于自适应聚概率矩阵的JPDA算法研究

为了降低联合概率数据关联(joint probabilispic data association,JPDA)算法的计算复杂度,解决跟踪临近目标时出现的航迹合并问题,基于量测自适应消除方法,提出了一种改进JPDA算法.该算法首先通过Cheap JPDA算法计算互联概率,降低算法计算量;其次对聚概率矩阵加以阈值处理,通过重建确认矩阵,进一步优化算法复杂度;最后采用自适应消除方法,去掉聚概率矩阵中易引起错误关联的量测,减小JPDA算法在关联临近目标时的误差.仿真实验结果表明:相较于JPDA算法及Scaled JPDA(SJPDA)算法,本文算法在保证跟踪精度的前提下,降低了算法复杂度,提高了时效性;在跟踪临近目标及交叉目标时,改进算法能避免航迹合并现象及跟错目标情况的发生.     

基于B型灰色关联度的纯方位航迹关联算法

针对同平台纯方位多传感器的航迹相关问题,提出了基于B型灰色关联度的纯方位航迹关联算法.该算法将每条航迹的方位数据看作是时间的离散函数,不同传感器的航迹经过时间对准后,形成了具有相同时标的目标方位信息序列,通过对多传感器目标航迹的方位信息进行灰色关联分析,计算出各航迹对的B型灰色关联度,形成B型航迹灰色关联度矩阵,计算λ-截航迹灰色关联矩阵,并根据该矩阵确定航迹关联对.仿真试验结果表明,该方法能有效地实现同平台纯方位多传感器的航迹相关.     

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.     

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.