一种进场航班动态协同排序方法技术

本发明专利技术公开了一种进场航班动态协同排序方法，具体包括以下步骤：步骤1：针对不同空中交通密度，分别建立进场航班协同排序模型；步骤2：通过动态方法获取进场航班ADS‑B数据和进场航班飞行计划数据；并判断实时空中交通密度；步骤3：将步骤2获取的进场航班ADS‑B数据和进场航班飞行计划数据输入实时空中交通密度对应的进场航班协同排序模型，求解进场航班协同排序模型，得到航班排序。本发明专利技术为实现进场航班动态协同排序提供一种方法，该方法契合协同决策理念，综合考虑管制单位、航空公司和机场三方的利益需求，可对进场航班进行优化排序，保证航班排序的实时性和动态性、显著提高跑道容量、有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性。

【技术实现步骤摘要】
一种进场航班动态协同排序方法
本专利技术属于民航空中交通管理
，具体涉及一种进场航班动态协同排序方法。
技术介绍
航班运行是严格基于管制员指令的，进场航班落地的时间依赖于管制员为其分配的次序。目前对进场航班的排序主要由管制员在熟悉各类航空器性能的基础上，依据航班的动态信息与飞行计划，依靠经验进行。这种方法在任务繁重时，管制员的工作负荷较大、空管系统运行效率较低，且会导致大量的航班延误。因此，空管部门希望在保证航班安全的前提下，尽量地降低管制员的工作负荷。同时，航空运输业的利益相关方也基于自身利益，对进场航班排序提出了各自的要求：机场部门希望机场资源最大化的转化为经济效益并提高航班正常率；航空公司希望在保证市场公平性的前提下使得本公司的航班延误最小。这样，航班排序问题就变成多种因素耦合，复杂度急剧增高，先到先服务(FirstComeFirstServed,FCFS)的排序方法已经不能够满足航班排序的需要，这就需要使用更加科学合理的航班调度方法以满足各航空运输利益相关方的诉求。为构建管制辅助决策系统，国内外的专家学者对进场航班排序问题开展了大量研究，获得了较多的成果，但早期的研究中无论是动态规划方法，还是元启发式方法采取的均是静态排序策略。由于进场航班运行过程是一个动态连续过程，需要建立动态排序模型，航班动态排序模型是一个离散事件模型，航班队列随着时间推移离散性变化。已有模型一般以新航班加入排序队列为触发事件进行建模，但进场航班加入排序队列的时间是一定范围内的随机值，因此，队列的更新并无较好的规律性。目前较好的策略是滚动时域控制(RecedingHorizonControl,RHC)，即每间隔一段时间对进场航班进行排序，从而实现对进场航班的连续排序过程。本专利技术立足于民航运输业多方协同决策(CollaborativeDecisionMaking,CDM)的发展趋势，着眼于满足进场航班排序的“动态性”和“协同性”。在满足进场航班排序的“动态性”方面，本专利技术基于进场航班的ADS-B(AutomaticDependentSurveillance-Broadcast)数据和飞行计划数据，设计了一种进场航班动态排序方法。本专利技术的“协同性”是指在建立进场航班排序模型时，充分考虑航空运输的利益相关方，即机场、航空公司和空管的诉求。
技术实现思路
本专利技术的目的，在于提供一种进场航班动态协同排序方法，其契合协同决策(CollaborativeDecisionMaking,CDM)理念，综合考虑管制单位、航空公司和机场三方的利益需求，对进场航班进行优化排序，以保证航班排序的实时性和动态性、提高跑道容量、提升航班延误均衡性和航班延误公平性。为了达成上述目的，本专利技术的解决方案是：一种进场航班动态协同排序方法，包括以下步骤：步骤1：针对不同空中交通密度，分别建立进场航班协同排序模型；步骤2：通过动态方法获取进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据；并判断实时空中交通密度；步骤3：将步骤2获取的进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据输入实时空中交通密度对应的进场航班协同排序模型，求解进场航班协同排序模型，得到航班排序。步骤1中，所述空中交通密度为高密度，即ni≥80％C时，进场航班协同排序的目标函数为式中：ni为第i个排序阶段需要进行排序的进场航班总数；为第i个排序阶段最后一个进场航班的计划落地时间；约束条件为：式中：为第i个排序阶段第j个进场航班移交给塔台管制员时第k个进场航班与其之间的水平距离；为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的管制间隔标准，其中，和分别为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的雷达尾流间隔标准、雷达管制间隔标准和协议间隔标准；Fi为第i个排序阶段的所有进场航班的集合；式中：为第i个排序阶段第j个进场航班的计划落地时间，航班计划落地时间是指优化后的落地时间；为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的非雷达间隔的尾流间隔标准；式中：和分别为第i个排序阶段第j个进场航班的最早和最晚落地时间式中：为第i个排序阶段第j个进场航班的预计落地时间，航班预计落地时间是指航班飞行计划中的预计落地时间；为第i个排序阶段第j个进场航班可接受的最大提前到达时间；为第i个排序阶段第j个进场航班可接受的最大推迟到达时间；式中：为第i个排序阶段第j个进场航班单位位置偏移对应的时间偏移量，K为最大位置偏移量；所述空中交通密度为中密度，即80％C＞ni≥50％C时，目标函数为：式中：为第i个排序阶段受到延误最大的进场航班延误时间；约束条件为：所述空中交通密度为低密度，即ni＜50％C时，目标函数为maxWi式中：为第i个排序阶段的进场航班正常率；ni,ot为第i个排序阶段的正常进场航班总数；minAiminσi式中：和分别为第i个排序阶段的进场航班延误时间均值和标准差；约束条件为：上述步骤2中通过动态方法获取进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据包括如下步骤：步骤2.1：获取航班实时ADS-B数据Data1；步骤2.2：将Data1和进场航班飞行计划数据FP1相关，筛选出进场航班的ADS-B数据Data2；步骤2.3：根据Data2中的航班位置信息，判断Data2中是否有航班到达更新圈，若是，则进行步骤4；若否，则返回步骤1；所述更新圈为以机场基准点为圆心半径为R1的圆形；步骤2.4：进一步处理Data2，筛选出此刻处于起始圈和更新圈之间的进场航班ADS-B数据Data3，并从FP1中提取出Data3中涉及到的航班的飞行计划数据FP2；将FP2从FP1中删除以完成对FP1的更新；所述起始圈为以机场基准点为圆心半径为R2的圆形，起始圈和更新圈之间的范围作为航班排序的缓冲区域；步骤2.5：根据Data3和FP2，确定实时空中交通密度分类，并输入相应的进场航班协同排序模型；同时，此排序阶段数据处理完成，返回步骤2.1进行后续的数据判断及处理工作。上述步骤3中，根据步骤2确定的空中交通密度分类选择求解进场航班协同排序模型的求解算法；若是低密度，使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行排序计算，获得初步排序结果，时隙交换后获得最终排序结果；若是中密度或高密度，使用精英保留的遗传算法进行排序计算，获得的排序结果即最终排序结果。上述步骤2.3所述的判断Data2中是否有航班到达更新圈具体过程是：步骤2.3.1：利用Data2中各进场航班的经纬度信息和机场基准点的经纬度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种进场航班动态协同排序方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：针对不同空中交通密度，分别建立进场航班协同排序模型；/n步骤2：通过动态方法获取进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据；并判断实时空中交通密度；/n步骤3：将步骤2获取的进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据输入实时空中交通密度对应的进场航班协同排序模型，求解进场航班协同排序模型，得到航班排序。/n

【技术特征摘要】
1.一种进场航班动态协同排序方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：针对不同空中交通密度，分别建立进场航班协同排序模型；
步骤2：通过动态方法获取进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据；并判断实时空中交通密度；
步骤3：将步骤2获取的进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据输入实时空中交通密度对应的进场航班协同排序模型，求解进场航班协同排序模型，得到航班排序。


2.根据权利要求1所述的一种进场航班动态协同排序方法，其特征在于，
步骤1中，所述空中交通密度为高密度，即ni≥80％C时，进场航班协同排序的目标函数为



式中：ni为第i个排序阶段需要进行排序的进场航班总数；为第i个排序阶段最后一个进场航班的计划落地时间；
约束条件为：






























式中：Fi为第i个排序阶段的所有进场航班的集合；为第i个排序阶段第j个进场航班移交给塔台管制员时第k个进场航班与其之间的水平距离；为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的管制间隔标准，其中，和分别为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的雷达尾流间隔标准、雷达管制间隔标准和协议间隔标准；为第i个排序阶段第j个进场航班的计划落地时间，航班计划落地时间是指优化后的落地时间；为第i个排序阶段第j和k个进场航班之间应满足的非雷达间隔的尾流间隔标准；和分别为第i个排序阶段第j个进场航班的最早和最晚落地时间；为第i个排序阶段第j个进场航班的预计落地时间，航班预计落地时间是指航班飞行计划中的预计落地时间；为第i个排序阶段第j个进场航班可接受的最大提前到达时间；为第i个排序阶段第j个进场航班可接受的最大推迟到达时间；为第i个排序阶段第j个进场航班单位位置偏移对应的时间偏移量；K为最大位置偏移量；
所述空中交通密度为中密度，即80％C＞ni≥50％C时，目标函数为：



式中：为第i个排序阶段受到延误最大的进场航班延误时间；
约束条件为：
























所述空中交通密度为低密度，即ni＜50％C时，目标函数为：
maxWi
minAi
minσi
式中：为第i个排序阶段的进场航班正常率；ni,ot为第i个排序阶段的正常进场航班总数；和分别为第i个排序阶段的进场航班延误时间均值和标准差；
约束条件为：























3.根据权利要求1所述的一种进场航班动态协同排序方法，其特征在于，步骤2中通过动态方法获取进场航班ADS-B数据和进场航班飞行计划数据包括如下步骤：
步骤2.1：获取航班实时ADS-B数据Data1；
步骤2.2：将Data1和进场航班飞行计划数据FP1相关，筛选出进场航班的ADS-B数据Data2；
步骤2.3：根据Data2中的航班...

【专利技术属性】
技术研发人员：江灏，刘继新，兰思洁，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32