空中交通风险热点识别方法、关键航空器识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种空中交通风险热点识别方法、关键航空器识别方法及系统，本发明专利技术基于航空器的瞬时冲突概率构建空中交通风险态势网络，可直观反映监测扇区内空中交通的安全状态，基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法可以快速识别监测扇区内空中交通风险热点区域，方法简单、快速，可以有效缓解空中交通管制人员的安全调控负荷，为空中交通的安全、高效、智慧运行提供技术支撑；同时本发明专利技术基于航空器数量确定规模最大风险热点区域，基于航空器的重要度，识别需要关注的关键航空器，辅助管制人员管理调控。控。控。

【技术实现步骤摘要】
空中交通风险热点识别方法、关键航空器识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种空中交通风险热点识别方法、关键航空器识别方法及系统，属于空中交通管理领域。

技术介绍

[0002]保障航班运行安全是民航运输行业的关键目标，也是新一代航空运输系统的最基本特征。安全问题的防治离不开有效的安全感知，而如何有效识别空中交通的运行风险热点是安全防控的关键所在。目前还没有有效的空中交通风险热点识别方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种空中交通风险热点识别方法、关键航空器识别方法及系统，解决了
技术介绍
中披露的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0005]空中交通风险热点识别方法，包括：
[0006]计算扇区内任意两架航空器的瞬时冲突概率；
[0007]根据瞬时冲突概率，构建空中交通风险态势网络；
[0008]基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域。
[0009]瞬时冲突概率计算公式为：
[0010][0011]其中，P
ca
为扇区内两架航空器的瞬时冲突概率，V
area
为两架航空器的组合冲突区域，f
ca
为冲突概率密度函数，(x
R
,y
R
,z
R
)、(x
S
,y
S
,z
S
)分别为两架航空器的位置坐标，dv为三重积分公式内的体积元素。
[0012]空中交通风险态势网络：以航空器为节点，航空器间的冲突关系为边；其中，若两架航空器的瞬时冲突概率大于0，则两架航空器建立连边。
[0013]基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域，包括：
[0014]基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，获取空中交通风险态势网络中的团簇，将团簇作为空中交通风险热点区域。
[0015]空中交通风险热点识别系统，包括：
[0016]概率计算模块：计算扇区内任意两架航空器的瞬时冲突概率；
[0017]网络构建模块：根据瞬时冲突概率，构建空中交通风险态势网络；
[0018]识别模块：基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域。
[0019]关键航空器识别方法，包括：
[0020]采用空中交通风险热点识别方法，识别空中交通风险热点区域；
[0021]计算空中交通风险热点区域中的航空器数量，将航空器数量最多的空中交通风险热点区域作为规模最大风险热点区域；
[0022]计算规模最大风险热点区域中航空器的重要度；
[0023]根据重要度，确定需要关注的关键航空器。
[0024]重要度计算公式为：
[0025][0026]其中，n为规模最大风险热点区域中航空器的数量，I
i
为第i个航空器的重要度，B
i
为第i个航空器的介数，B
j
为第j个航空器的介数，C
j
为第j个航空器的紧密度；
[0027][0028]其中，B
i
为第i个航空器的介数，g
od
为第o个航空器和第d个航空器之间不同的最短路径数，g
od
(i)为g
od
中经过第i个航空器的最短路径条数；
[0029][0030]其中，d
ji
为第j个航空器和第i个航空器之间的距离。
[0031]关键航空器识别系统，包括：
[0032]空中交通风险热点识别系统：采用空中交通风险热点识别方法，识别空中交通风险热点区域；
[0033]规模最大风险热点区域获取模块：计算空中交通风险热点区域中的航空器数量，将航空器数量最多的空中交通风险热点区域作为规模最大风险热点区域；
[0034]重要度计算模块：计算规模最大风险热点区域中航空器的重要度；
[0035]关键航空器确定模块：根据重要度，确定需要关注的关键航空器。
[0036]一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行空中交通风险热点识别方法或关键航空器识别方法。
[0037]一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行空中交通风险热点识别方法或关键航空器识别方法的指令。
[0038]本专利技术所达到的有益效果：1、本专利技术基于航空器的瞬时冲突概率构建空中交通风险态势网络，可直观反映监测扇区内空中交通的安全状态，基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法可以快速识别监测扇区内空中交通风险热点区域，方法简单、快速，可以有效缓解空中交通管制人员的安全调控负荷，为空中交通的安全、高效、智慧运行提供技术支撑；2、本专利技术基于航空器数量确定规模最大风险热点区
域，基于航空器的重要度，识别需要关注的关键航空器，辅助管制人员管理调控。
附图说明
[0039]图1为空中交通风险热点识别方法的流程图；
[0040]图2为空中交通风险态势网络图；
[0041]图3为使用遍历算法对图的连通分量进行搜索的流程图；
[0042]图4为空中交通风险态势网络中的团簇结构；
[0043]图5为依据重要度排序删除关键航空器后的团簇结构。
具体实施方式
[0044]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0045]如图1所示，空中交通风险热点识别方法，包括以下步骤：
[0046]步骤1，计算扇区内任意两架航空器的瞬时冲突概率；
[0047]步骤2，根据瞬时冲突概率，构建空中交通风险态势网络；
[0048]步骤3，基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域。
[0049]上述方法基于航空器的瞬时冲突概率构建空中交通风险态势网络，可直观反映监测扇区内空中交通的安全状态，基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法可以快速识别监测扇区内空中交通风险热点区域，方法简单、快速，可以有效缓解空中交通管制人员的安全调控负荷，为空中交通的安全、高效、智慧运行提供技术支撑。
[0050]在计算瞬时冲突概率之前，先提取待监测扇区边界数据和航空器航迹数据，其中，航空器航迹数据包括扇区内任意时刻每架航空器的经度、纬度、速度、高度、航向信息。
[0051]然后依据航班运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.空中交通风险热点识别方法，其特征在于，包括：计算扇区内任意两架航空器的瞬时冲突概率；根据瞬时冲突概率，构建空中交通风险态势网络；基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域。2.根据权利要求1所述的空中交通风险热点识别方法，其特征在于，瞬时冲突概率计算公式为：其中，P
ca
为扇区内两架航空器的瞬时冲突概率，V
area
为两架航空器的组合冲突区域，f
ca
为冲突概率密度函数，(x
R
,y
R
,z
R
)、(x
S
,y
S
,z
S
)分别为两架航空器的位置坐标，dv为三重积分公式内的体积元素。3.根据权利要求1所述的空中交通风险热点识别方法，其特征在于，空中交通风险态势网络：以航空器为节点，航空器间的冲突关系为边；其中，若两架航空器的瞬时冲突概率大于0，则两架航空器建立连边。4.根据权利要求1所述的空中交通风险热点识别方法，其特征在于，基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域，包括：基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，获取空中交通风险态势网络中的团簇，将团簇作为空中交通风险热点区域。5.空中交通风险热点识别系统，其特征在于，包括：概率计算模块：计算扇区内任意两架航空器的瞬时冲突概率；网络构建模块：根据瞬时冲突概率，构建空中交通风险态势网络；识别模块：基于复杂网络理论对空中交通风险态势网络进行分析，采用发掘网络团簇方法，识别空中交通风险热点区域。6.关键航空器识别方法，其特征在于，包括：采用权利要求1～4任意一项所述的方法，识别空中交通风险热点区域；计算空中交通风险热点区域中的航...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洪海，吕文颖，万俊强，周锦伦，刘皞，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：