一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，该方法根据不同机型航空器的最滑行速度、最大行速度，建立了运动学模型，以及建立航空器矢量化航向模型、航空器滑行冲突风险评估模块、更准确的判断进入冲突风险预测的时间，然后利用现代航空管制与滑行道的约束，使得航空器在滑行过程中驾驶员驾驶航空器在某段滑行道滑行距离基本符合截断式正态分布，建立滑行冲突风险预测方法；通过准确的判断进入冲突风险预测时间，以及对航空器位置概率的准确预测，达到对航空器冲突风险评估预测，提高预测评估精度；依据滑行冲突风险预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法


[0001]本专利技术涉及机场场面滑行、运行冲突以及降低冲突风险策略，具体是一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法。

技术介绍

[0002]航空器冲突是指在某一时间内，航空器与特定目标(另一航空器、限制空域、地面障碍物等)之间的距离小于两者之间规定的最小间隔，以至于如果任何一方不改变其运动状态，并采取有效的避险措施，就有可能发生碰撞危险的现象。航空器运行冲突风险进行精准的预测评估，对提高机场场面运行效率，减少场面冲突等具有积极的作用。
[0003]随着民航事业的蓬勃发展，航空器数量的不断增加，机场滑行道区域越来越繁忙，原有冲突风险预测模型与滑行道使用现状越来越不匹配，在传统的风险在传统冲突风险预测方法中，航空器一般考虑为理想化模型，并没有分析不同机型下的航空器特性，将航空器的属性固定化将航空器的状态静态化，在动态复杂的机场条件下失去了原有的预测精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，该方法通过设计多机型范围模块和矢量判断模块更准确的判断进入冲突风险预测的时间，以及对航空器位置概率的准确预测，达到对航空器冲突风险评估预测，提高预测评估精度，基于风险预测值建立基于滑行冲突风险预测值的管制调节模型，能够有效的减少航空器滑行冲突的产生。
[0005]实现本专利技术目的的技术方案是：
[0006]一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，包括如下步骤：
[0007]1)根据不同机型的航空器，提出航空器多机型作用范围方法，根据不同机型航空器的最滑行速度、最大行速度，建立运动学模型，划分不同的作用范围，表达式如下：
[0008][0009]公式(1)中，V
max
为航空器最大滑行速度，λ为减速效果，a为航空器减速度，L为作用范围放缩系数；
[0010]2)建立航空器矢量化航向模型，具体如下：
[0011]2‑
1)建立航空器矢量化航向模块，将航空器滑行线路矢量化，沿航滑行方向为矢量向量的方向，航空器到滑行道交叉点为矢量向量大小；
[0012]2‑
2)建立基准坐标系，以交叉口为正交坐标系原点，建立标准二维正交坐标系；
[0013]2‑
3)将滑向向量带入正交坐标系运算；
[0014]2‑
4)矢量化航向冲突预判断，表达式如下：
[0015][0016][0017]当并且d≤(R1+R2)时，则进入航空器滑行冲突风险评估模块，进行航空器滑行冲突风险评估；
[0018]公式(2)和公式(3)中(x1,y1),(x2,y2)为两架航空器基准二维正交坐标系下的向量坐标，d为两架航空器之间的距离，R
1 R2为航空器作用范围半径，两架航空器矢量化航向表示为为基准二维正交坐标系有Y轴单位向量；
[0019]3)建立航空器滑行冲突风险评估模块：现代航空管制与滑行道的约束，使得航空器的滑行必须要签派人员制定相应的滑行路线，即航空器在滑行道之外的场面区域滑行的概率为0，在滑行过程中驾驶员驾驶航空器在某段滑行道滑行距离基本符合截断式正态分布；
[0020]3‑
1)假设一个随机变量X，其概率密度函数为f(x)，累积分布函数为F(x)，定义域均为无限集，在定义域限制在一定范围内(例如a＜x≤b)时，概率密度函数具体表达式如下：
[0021][0022]公式(4)中(a，b)为截断区间，F(a)为标准正太分布函数在a处的概率值，F(b)为标准正太分布函数在b处的概率值；
[0023]3‑
2)确定航空器滑行冲突风险概率积分区间，积分区间具体表达如下：
[0024][0025][0026]公式(5)为交叉滑行冲突风险概率区间，u
A
为航空器A距滑行道交叉点的距离，u
B
为航空器B距滑行道交叉点的距离，e为机身长，d为滑行道宽度，公式(6)为跟进式滑行概率积分区间，x
Amin
、y
Bmin
分别为一个时间单元内航空器A、B最短滑行距离，x
Amax
、y
Bmax
分别为一个时间单元内航空器A、B最远滑行距离；
[0027]3‑
3)航空器滑行冲突风险概率积分计算，具体公式如下：
[0028][0029][0030]公式(7)为跟进式滑行冲突风险概率，公式(8)为交叉滑行冲突风险概率，根据滑行两架航空器滑行冲突风险概率为非独立分布，则建立联合概率分布函数，交叉滑行的两架航空器为独立同分布类型，建立独立概率乘积；其中跟进式滑行冲突区间如图2所示；
[0031]4)建立基于滑行冲突风险预测值的管制调节模型，根据滑行冲突预测值，建立反比例减速模型，表达式如下公式(9)，反比例滑行减速调节模型如图3所示：
[0032][0033]其中V为建议管制员调配滑行速度，ε为调节系数，k为反比例系数，P当前冲突风险评估值，α为放缩系数，V
min
、V
max
分别为滑行最小速度和滑行最大速度，取1m/s和13m/s，v为当前滑行速度；
[0034]5)利用遗传算法求解ε、k、α的最优值，使得整个减速调节模型达到最优，设置参数区间，调节系数ε取(0,1]，反比例系数k取(0,2]，放缩系数α取[2,13]，根据不同的机场环境求解不同ε、k、α最优解；
[0035]6)对航空器滑行冲突风险进行评估，如图1所示，具体运算步骤如下：
[0036]6‑
1)向滑行冲突风险预测的航空器滑行调度模型中输入航空器A、B型号以及航班号初始化数据集；
[0037]6‑
2)航空器型号进入数据库匹配机型；
[0038]6‑
3)航班号进入数据库匹配签派发布的滑行路径；
[0039]6‑
4)匹配机场数据；
[0040]6‑
5)获取航空器滑行实时数据；
[0041]6‑
6)采用航空器多机型作用范围方法，计算出航空器A、B作用半径R1、R2；
[0042]6‑
7)采用航空器矢量化航向模块，将航空器滑行线路矢量化，沿航滑行方向为矢量向量的方向，航空器到滑行道交叉点为矢量向量大小；
[0043]6‑
8)判断和d≤(R1+R2)，若为是，则执行步骤6
‑
9)；若为否，则跳转步骤6
‑
5)；
[0044]6‑
9)采用航空器滑行冲突风险评估模块，进行时间离散化概率求和，平衡冲突风险概率的精度与模型运算速度，其中时间离散是为0.1s的时间块；
[0045]6‑
10)将每个时间间隔点上的冲突概率密度数值与时间块长度相乘求和取得滑行冲突风险概率值P；
[0046]6‑
11)判断P≤0.0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法，其特征在于，包括如下步骤：1)根据不同机型的航空器，提出航空器多机型作用范围方法，根据不同机型航空器的最滑行速度、最大行速度，建立运动学模型，划分不同的作用范围，表达式如下：公式(1)中，V
max
为航空器最大滑行速度，λ为减速效果，a为航空器减速度，L为作用范围放缩系数；2)建立航空器矢量化航向模型，具体如下：2
‑
1)建立航空器矢量化航向模块，将航空器滑行线路矢量化，沿航空器滑行方向为矢量向量的方向，航空器到滑行道交叉点为矢量向量大小；2
‑
2)建立基准坐标系，以交叉口为正交坐标系原点，建立标准二维正交坐标系；2
‑
3)将滑向向量带入正交坐标系运算；2
‑
4)矢量化航向冲突预判断，表达式如下：4)矢量化航向冲突预判断，表达式如下：当并且d≤(R1+R2)时，则进入航空器滑行冲突风险评估模块，进行航空器滑行冲突风险评估；公式(2)和公式(3)中(x1,y1),(x2,y2)为两架航空器基准二维正交坐标系下的向量坐标，d为两架航空器之间的距离，R
1 R2为航空器作用范围半径，两架航空器矢量化航向表示为为基准二维正交坐标系有Y轴单位向量；3)建立航空器滑行冲突风险评估模块：3
‑
1)假设一个随机变量X，其概率密度函数为f(x)，累积分布函数为F(x)，定义域均为无限集，在定义域限制在一定范围内时，概率密度函数具体表达式如下：公式(4)中(a，b)为截断区间，F(a)为标准正太分布函数在a处的概率值，F(b)为标准正太分布函数在b处的概率值；3
‑
2)确定航空器滑行冲突风险概率积分区间，积分区间具体表达如下：
公式(5)为交叉滑行冲突风险概率区间，u
A
为航空器A距滑行道交叉点的距离，u
B
为航空器B距滑行道交叉点的距离，e为机身长，d为滑行道宽度，公式(6)为跟进式滑行概率积分区间，x
Amin
、y
Bmin
分别为一个时间单元内航空器A、B最短滑行距离，x
Amax
、y
Bmax
分别为一个时间单元内航空器A、B最远滑行距离；3
‑
3)航空器滑行冲突风险概率积分计算，具体公式如下：3)航空器滑行冲突风险概率积分计算，具体公式如下：公式(7)为跟进式滑行冲突风险概率，公式(8)为交叉滑行冲突风险概率，根据滑行两架航空器滑行冲突风险概率为非独立分布，则建立联合概率分布函数，交叉滑行的两架航空器为独立同分布类型，建立独立概率乘积；4)建立基于滑行冲突风险预测值的管制调节模型，根据滑行冲突预测值，建立反比例减速模型，表达式如下公式(9)：其中V为建议管制员调配滑行速度，ε为调节系数，k为反比例系数，P当前冲突风险评估值，α为放缩系数，V
min
、V
max
分别为滑行最小速度和滑行最大速度，取1m/s和13m/s，v为当前滑行速度；5)利用遗传算法求解ε、k、α的最优值，使得...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉冠，王元顺，邢志伟，李文勇，杨浩，付建胜，李彪，
申请(专利权)人：中国民航大学桂林蓝港科技有限公司，
类型：发明
国别省市：