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.     

恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法

针对恶劣天气下区域管制区内,多航空器改航路径规划中缺乏降低管制员工作总负荷的考虑.以贵阳区域管制区为例,研究了恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法.采用灰色模型预测飞行受限区的动态影响范围;利用几何算法预先规划可供选择的改航路径;改进离散粒子群优化算法的运算规则;以整个区域管制区内改航总路径最短和管制员工作总负荷最...     

基于改进支持向量机的空域交通态势识别方法

为了准确分析空域交通态势,针对当前空域交通态势感知中管制行为因素难以度量的问题,从多种管制员工作负荷的角度进行量化分析。借助全空域及机场模型软件（Total Airspace and Airport Modeller,TAAM）建立空域仿真模型,研究了栅格化空域场景下基于改进支持向量机（support vector machine,SVM）的空域交通态势识别方法。通过对比不同的栅格化方案,结合管制员实际运行经验确定栅格形状和尺寸,以边长为25 km的六边形为最小单元,对目标空域进行栅格化处理。在引入多种管制负荷的基础上同时考虑导航设施的分布情况,建立空域交通态势识别指标体系,运用K-means聚类算法对降维后的仿真样本数据进行聚类分析,获取先验分类数据。在支持向量机模型的基础上,引入麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）,构建基于麻雀搜索算法优化支持向量机（SSA-SVM）的空域交通态势识别模型。依据适应度对解集进行划分,对模型关键参数核函数参数σ和惩罚系数C进行优化,确定了1组泛化能力强同时避免过拟合问题的参数组合,并将栅格化空域交通态势划分为4个等...     

航空器地面运行优化研究

本文研究了机场地面航空器交通网络流的最优分配问题。在进离场总流量给定的情况下,建立了使航空器地面运行总延误最小的机场地面交通网络流模型,提出了一种近似求解该非线性最优化问题的迭代新算法。仿真结果表明,本文提出的网络流模型和优化算法是可行的,具有实用价值。