一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法技术

本发明专利技术公开了一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，其包括：通过聚类法对雷达航迹划分为交通流功能各不相同的若干聚簇；采用离散化方法将所述终端区空域分割成若干三维空域单元，并根据聚类结果确定每个所述三维空域单元的功能性；以扇区内交通流与生成扇区功能的一致性为优化目标；结合初始产生规则、判断调整规则和空白填补规则计算生成满足各约束条件的功能性扇区可行解，并采用随机优化算法对可行解进行迭代计算，获得目标函数最优的功能性扇区划分方案最终解。本发明专利技术能够生成空间范围准确的三维扇区，使得每个扇区与扇区中的交通流具有功能一致性，降低了潜在的冲突风险，提高了空域的安全水平，增大空域容量。增大空域容量。增大空域容量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法


[0001]本专利技术涉及空中交通管理
，特别涉及一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法。

技术介绍

[0002]随着民用航空的稳步发展，现有空域容量无法满足快速增长的交通需求；终端区作为航空器运行的重要区域，空域容量时常逼近阈值。目前终端区扇区大多参照国际民航组织相关文件中的原则，结合主观经验设计来进行划分，这显然不能满足持续增长的交通需求，容易出现空域资源的不合理分配，加剧终端区内潜在冲突的严重程度，并成为了限制空域容量的短板；对此，国内外一直积极探索科学的扇区划分方法。
[0003]现有研究主要通过采用几何计算、航迹聚类、整数规划并以管制负荷为主要优化目标的方法来进行划分扇区，虽然取得了一定的成果，但生成的扇区覆盖多种类别的交通流，不具备特定的功能性，或者仅仅区分为进场和离场的简单功能；而对于繁忙多机场终端区而言，起降机场、进离场方向等都是确定功能过程时不容忽视的因素；此外，对于垂直高度往往进行简单地分层，导致生成扇区垂直范围较为粗糙，仍有进一步优化的空间。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，以解决现有技术中存在的管制扇区缺乏明确功能的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0006]本专利技术提供一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，所述方法包括：
[0007]采集终端区空域内原始雷达航迹数据，并进行预处理；
[0008]通过聚类算法将预处理后的雷达航迹进行聚类，并将所述雷达航迹划分为交通流功能各不相同的若干聚簇；
[0009]获取终端区空域数据，采用离散化方法将所述终端区空域分割成若干三维空域单元，并根据聚类结果确定各所述三维空域单元的功能性；
[0010]基于离散化后的终端区空域，建立功能性扇区划分理论模型，所述模型的目标函数以所生成扇区与对应扇区中包含的交通流功能的一致性为优化目标；
[0011]结合初始产生规则、判断调整规则和空白填补规则计算生成满足各约束条件的功能性扇区可行解，并采用随机优化算法对可行解进行迭代计算，获得目标函数最优的功能性扇区划分方案最终解。
[0012]优选地，所述预处理包括：
[0013]清洗所述原始雷达航迹数据中的异常航迹；
[0014]采用线性插值法对清洗后剩余的雷达航迹数据进行等时间间隔的重采样，重采样后的雷达航迹数据组成航迹集合；
[0015]其中，所述异常航迹包括航班号信息缺失的航迹、同一航班同一记录时间内有多
条不相同的航迹、航迹中任意两点间存在不规则变化的航迹、明显异于相邻时间段的航迹。
[0016]优选地，所述通过聚类算法将预处理后的雷达航迹进行聚类之前还包括：
[0017]通过欧氏距离两两计算所述航迹集合中航迹的相似度系数，获得航迹距离矩阵后进行聚类，所述航迹距离矩阵S如下：
[0018][0019]式中，s
i,j
(i≠j,1≤i,j≤m)表示两条不同的航迹i和航迹j间的相似度系数，对于两条相同的航迹其相似度系数取值为0。
[0020]优选地，所述聚类算法为DBSCAN密度聚类算法。
[0021]优选地，所述三维空域单元为直棱柱结构，所述直棱柱结构的高度为300mm。
[0022]优选地，所述三维空域单元的功能性由穿越该三维空域单元的航迹点决定；对于其中一个三维空域单元，若其被属于第k类聚簇的航迹点穿过，则该三维空域单元具有功能性k，否则不具有功能性k；不被任何航迹点穿过的三维空域单元为空白。
[0023]优选地，所述目标函数Obj
(R)
如下：
[0024][0025]式中，L(P')
uvz
表示三维空域单元，R表示终端区空域，J(L(P')
uvz
)的定义如下：
[0026][0027]式中，S
k
表示终端区空域R被划分为K个扇区中的第k个扇区，k＝1,2,...,K；if F(L(P')
uvz
,k)＝＝1∧L(P')
uvz
∈S
k
表示所生成的扇区S
k
与相应扇区中包含的交通流功能k具有一致性；表示所生成的扇区S
k
与相应扇区中包含的交通流功能k不具有一致性。
[0028]优选地，所述各约束条件包括直棱柱约束、唯一性约束、连通性约束、反复移交约束以及完整性约束。
[0029]优选地，所述随机优化算法为模拟退火算法。
[0030]优选地，所述功能性扇区划分方案最终解中的功能性扇区为三维阶梯形状。
[0031]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
[0032]本专利技术通过聚类法对雷达航迹划分为交通流功能各不相同的若干聚簇，采用离散化方法将所述终端区空域分割成若干三维空域单元，以扇区内交通流与生成扇区功能的一致性为优化目标，通过随机优化算法对目标函数进行最优化处理得到功能性扇区最终解；
本专利技术能够生成空间范围准确的三维扇区，使得每个扇区与扇区中的交通流具有功能一致性，降低了潜在的冲突风险，增加了平均扇区飞行时间，优化管制负荷，从而提高空域的安全水平，增大空域容量。
附图说明
[0033]图1是本专利技术实施例提供的基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法的流程示意图；
[0034]图2是本专利技术实施例提供的非直棱柱和直棱柱约束的对比示意图。
具体实施方式
[0035]下面通过附图以及具体实施例对本专利技术技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
[0036]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符"/"，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0037]实施例：
[0038]如图1所示，本实施例介绍一种一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，具体包括如下步骤：
[0039]步骤1：采集终端区空域内原始雷达航迹数据，并进行预处理；
[0040]步骤2：通过聚类算法将预处理后的雷达航迹进行聚类，并将所述雷达航迹划分为交通流功能各不相同的若干聚簇；
[0041]步骤3：获取终端区空域数据，采用离散化方法将所述终端区空域分割成若干三维空域单元，并根据聚类结果确定各所述三维空域单元的功能性；
[0042]步骤4：基于离散化后的终端区空域，建立功能性扇区划分理论模型，所述模型的目标函数以所生成扇区与对应扇区中包含的交通流功能的一致性为优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，其特征在于，所述方法包括：采集终端区空域内原始雷达航迹数据，并进行预处理；通过聚类算法将预处理后的雷达航迹进行聚类，并将所述雷达航迹划分为交通流功能各不相同的若干聚簇；获取终端区空域数据，采用离散化方法将所述终端区空域分割成若干三维空域单元，并根据聚类结果确定各所述三维空域单元的功能性；基于离散化后的终端区空域，建立功能性扇区划分理论模型，所述模型的目标函数以所生成扇区与对应扇区中包含的交通流功能的一致性为优化目标；结合初始产生规则、判断调整规则和空白填补规则计算生成满足各约束条件的功能性扇区可行解，并采用随机优化算法对可行解进行迭代计算，获得目标函数最优的功能性扇区划分方案最终解。2.根据权利要求1所述的基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，其特征在于，所述预处理包括：清洗所述原始雷达航迹数据中的异常航迹；采用线性插值法对清洗后剩余的雷达航迹数据进行等时间间隔的重采样，重采样后的雷达航迹数据组成航迹集合；其中，所述异常航迹包括航班号信息缺失的航迹、同一航班同一记录时间内有多条不相同的航迹、航迹中任意两点间存在不规则变化的航迹、明显异于相邻时间段的航迹。3.根据权利要求2所述的基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，其特征在于，所述通过聚类算法将预处理后的雷达航迹进行聚类之前还包括：通过欧氏距离两两计算所述航迹集合中航迹的相似度系数，获得航迹距离矩阵后进行聚类，所述航迹距离矩阵S如下：式中，s
i,j
(i≠j,1≤i,j≤m)表示两条不同的航迹i和航迹j间的相似度系数，对于两条相同的航迹其相似度系数取值为0。4.根据权利要求1至3任一所述的基于功能性的多机场终端区管制扇区划分方法，其特征在于，所述聚类算法为DBSCAN密度聚类算法。5.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐灿，田勇，巩文健，孙若飞，牛科新，梁满佳，叶文婧，汪许诺，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：