海量飞机航道路径优化算法制造技术

本发明专利技术是在之前提出的海量无人机识别和航道优化管理技术基础上，依据排队论的理论为所有无人机包括通航飞机的飞行建立最合理的飞行路线。首先对需要规划的飞机以最短路径优先法则进行路线设计；再根据系统中现有在航线上飞机的数量，建立排队模型，计算出在路径中每个节点的拥塞概率和排队时间，从而计算出整个飞行时间。在此基础上，再进行优化调整，即拥塞控制。具体措施是：当新的飞机进入航道或运行中原有的平衡被破坏时，在不产生拥塞的前提下，依据代价增量法则，为所有飞机做最合理的路径规划，保证飞行时间，建立新的平衡，再将规划结果传达给所有飞机，同时更新系统飞行状态数据库。

Route optimization algorithm for mass aircraft

【技术实现步骤摘要】
海量飞机航道路径优化算法
：本专利技术依据排队论的理论为所有无人机包括通航飞机的飞行建立最合理的飞行路线。首先对需要规划的飞机以最短路径优先法则进行路线设计；再根据系统中现有在航线上飞机的数量，建立排队模型，计算出在路径中每个节点的拥堵概率和排队时间，从而计算出整个飞行时间。在此基础上，再进行优化调整，即拥塞控制。具体措施是：当新的飞机进入或运行中旧的平衡被破坏，在不产生拥塞的前提下，为所有飞机做最合理的路径规划，保证飞行时间，建立新的平衡，再将规划结果传达给所有飞机，同时更新系统飞行状态数据库。
技术介绍
：本专利技术是基于排队论理论提出的海量无人机或通航飞机空中立体航道的流量管理方法。在先前提出的海量无人机识别与管理技术基础上，通过分析整个空域航道的流量状态，以代价增量理论计算出所有可能选择的飞行路径对其它飞行通道的影响。进而进行整体优化，并通知到所有无人机做飞行路径调整。有效避免了盲目乱飞造成的混乱。在经过优化的空域航道，无人机和通航飞机可以有序飞行，提高资源利用率。
技术实现思路
：包括三个方面技术的集成。一是针对海量飞机进行距离最短的空域路径规划。二是基于排队论理论对估计出相应路径的飞行时间及各节点的拥塞概率。三是基于代价增量原理，计算出选择相应路径后对其它飞机的影响，再根据拥塞概率做全局的路径优化调整。具体内容如下：首先按照距离最短选择飞行路线，通常是由多个之前定义的航道段组成。然后根据排队论理论计算出拥堵概率，以及在每个航道段上的飞行和等待时间，以确定实际的飞行时间。同时将飞机进入航道后形成新的拥堵概率作为系统优化的依据。最后采用代价增量原理进行系统优化。方法是，新入航道的飞机在每一段飞行中势必对原有航道中飞机的排队产生影响，主要是节点的拥塞概率。因此这些原有的飞机也需要重新进行路径的规划，而这些规划结果反过来又会影响新进入航道飞机的排队等待时间，需要再次规划，使拥塞概率降低到门限值，如此反复，直至找到最佳飞行路线。附图说明：图1海量飞机航道交错及关键路径示意图图2海量飞机航道优化流程图具体实施方式：飞机的飞行路线规划主要以飞行时间作为优化的依据，在此称为代价。它是由各个分段路径的代价之和表示。新进入航道的飞机对每一个节点所增加的排队时间，以及原有飞机因重新选择航道而放弃原排队所释放出的时间被称为代价增量。在计算过程中，代价增量可以是正的，表示对路径中其它飞机飞行代价的增加；也可以是负的，意思相反。受到影响的各个飞机组成优化集，所有与其它飞机有交集的路径被称之为关键路径，如图1中央红色加粗箭头所示。参数定义：假设飞机有k条最短的候选路径，其中有m条关键路径，根据下面定义的代价增量公式分别计算出每条路径的业务存在对关键链路代价的改变量，以此判断对其飞机飞行选择路线后的影响。在此基础上，启动拥塞控制机制，通过比较拥塞门限再对部分航线再重进行新设计，达到控制拥塞的目的。设某段路径的初始代价L0(i，j)，由飞行时延Ep(i，j)和节点排队时延Eq(i，j)两部分组成，表达如下：其中nq(i，j)是节点当前的排队量或者经过节点的等候飞机数量，di，j是节点i到节点j的飞行距离，vi，j是飞机的飞行速度，μi，j是节点处理能力，即单位时间能够处理飞机的数量，通常与飞行地理环境和管理因素有关，ts是计算周期的开始时刻。关键路径代价增量δ(i，j)为飞机进入关键路径后所增加的时延，其中，为关键路径CL上新飞机的平均等待时间，为路径上原有的飞机到达率，为潜在的飞机达到率，N为需要考虑节点的数量。关键路径代价增量越大，对应着排队的时延越长，该段路径发生拥塞的可能性也就越大，同时也说明新飞机进入后对其它飞机选择该段路径后延的影响越大。因此优化的核心就是控制拥塞率。拥塞概率门限值定义为其中，为节点的利用率或飞机选择进入该节点的概率。当路径i，j的拥塞概率超出则发生拥塞，需要启动控制机制进行控制。算法实施：空域航道里的状态数据库存有当前所有飞机的飞行状态信息，本算法就是计算出所有飞机的路线和路径，并且保证各个节点或航道路径的拥塞率保持在要求的水平，将路径或路线的规划信息发给各个飞机。算法流程图如图2所示，具体步骤如下：步骤1.从飞行状态数据库，分别获得当前系统中所有飞行路线的拓扑状态矩阵x和飞行请求Ψ矩阵。步骤2.计算出各路径段(节点)的阻塞概率和阈值，判断空域中航道路径是否拥塞。如果是，启动拥塞控制机制。根据飞行任务所需时间的长短，选出要重新设计航线的飞机放入集合Ψd，加入新飞机请求矩阵Ψn＝Ψ+Ψd，直到路径或节点的阻塞率小于阻塞阈值然后从拓扑中删除拥塞路径，避免重新选择时反复计算。步骤3.计算初始路径代价；为Ψn中的各飞机计算ks，d条可选路径，放入候选路径集合K；从以上路径中选出关键路径的集合CCL，将经过关键航道的各飞机集合记为Li，j。步骤4.计算关键路径代价Li，j中各个潜在飞机造成的关键路径的代价增量，并按从小到大的顺序排列。步骤5.对关键路径，依次判断该路径上各条航线是否被其它关键路径所考虑。如果是，则记录它为该节点对的最终路线，并删除该节点作为其它k-1条候选路径；如果不是，则删除该路线，并选择一条未考虑路径中重新加入关键路径。在剩余航道容量满足要求，不产生拥塞的条件下，继续判断下一条航线，直到关键路径上所有航线处理完毕并不产生拥塞为止。步骤6.从CCL中删除关键路径，如果CCL不为空，则返回步骤5，否则，进入步骤7。步骤7.恢复删除的路径，返回第一步，准备下一次路径设计，由此循环往复。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.海量无人机和通航飞机应用是未来航空业发展的必然趋势。其核心问题就是空中航道的合理管理。本专利技术依据排队论理论为之提出来有效的解决办法。其基本方法首先是根据定义的空中航道，以最短距离设计航线，再以空中飞机的飞行数据建立各个航段或节点的统计模型，从而计算出每个节点的飞机排队数量及等待时间，和整个飞行时间，这里称之为代价。最后进行系统的优化。/n

【技术特征摘要】
1.海量无人机和通航飞机应用是未来航空业发展的必然趋势。其核心问题就是空中航道的合理管理。本发明依据排队论理论为之提出来有效的解决办法。其基本方法首先是根据定义的空中航道，以最短距离设计航线，再以空中飞机的飞行数据建立各个航段或节点的统计模型，从而计算出每个节点的飞机排队数量及等待时间，和整个飞行时间，这里称之为代价。最后进行系统的优化。


2.系统的优化是指对新进入航道的飞机及已经在航道的飞机重新设计航线。由于新飞机进入航道后势必增加航道负担，可能带来拥塞，破坏原有的平衡，另外原有飞机受各种飞行因素影响也要改变规划，也会造成航道拥堵，由此需要做新的调整。这里，将每架飞机对航道造成影响进行量化，称之为代价增量。进入航道则为正，改变航线而离开航道则为负。依据...

【专利技术属性】
技术研发人员：宗鹏，
申请(专利权)人：宗鹏，
类型：发明
国别省市：浙江;33