基于交通分配的航路网络生成（英文）

航路网络是空中交通分配的载体,而交通分配是检验航路网络的依据,如何构建基于交通分配的航路网络生成便成了当前空域规划技术中的研究方向。论文基于链路预测理论、优化理论,建立了上层为航路网络生成,下层为交通分配的双层规划模型,采用基于链路预测的网络拓扑生成器和基于偏好的最优路径搜索算法进行航路网络生成,采用NSGA-Ⅲ算法进行交通分配。论文基于Python平台NetworkX复杂网络分析库,采用中国大陆空域北京和上海飞行情报区57个机场、383个航路点、635条航段组成的航路网络和187 975架次机场对交通流量进行案例仿真。通过与现有航路网络对比,交通分配运行成本下降50.624%,飞行冲突系数下降33.564%,动态非直线系数下降7.830%。     

基于模糊评价的无人机航路点选取方法

在无基准图的无人机景象匹配过程中,提取航路点是一个关键的环节。为摆脱对单一指标和专家经验值的依赖,提出了基于模糊综合评价的航路点选取方法。首先介绍图像的颜色特征模型,并提出了基于HSV颜色直方图的视频帧间聚类方法,以实现对图像帧的分组。然后,以航路点的信息丰富性、显著性、稳定性为考量,选取了图像熵、拉普拉斯响应和完整轮廓数作为衡量候选航路点适配性的特征指标,以候选航路点对指标属性的贡献度为权重,实现自动化、无干预的航路点筛选。在此基础上,提出了一种改进的模糊综合评价模型,对各候选航路点的适配能力进行综合评定,选取每组中评价值最高的图像作为无人机返航航路点。最后,对航路点选取方法进行了仿真实验和有效性验证,实验证明本文方法能够提取出适配能力强的图像作为航路点,以保证后续景象匹配的成功率。     

基于PCNC的航路网络拓扑结构鲁棒性优化

空中交通量的持续增长,使得航路网络拓扑结构的脆弱性日益凸显,其鲁棒性优化愈发重要。本文运用复杂网络理论,分析航路网络拓扑结构,提出了优先配置关键结点保护连边(Prefrential configuration node-protecting cycle,PCNC)的方法,该方法基于度值适应度技术,探测出自身及邻居节点度值都大的关键节点,增加连边,配置节点保护环,优化航路网络拓扑结构鲁棒性。以中国大陆地区的航路网络为例,选取其中1 017个航路点和1 568条航段,探测得到101个关键节点,共配置56条新增连边。结合随机攻击和基于节点度的蓄意攻击,验证得到优化后航路网络拓扑结构对于两种攻击方式的鲁棒性都得到明显增强,且在蓄意攻击下的网络鲁棒性改善效果更好。     

一种航路网络社团划分的改进FN算法（英文）

社团划分是研究复杂网络特性的重要方法,目前应用较普遍的fast-Newman算法只考虑了网络静态层面的拓扑结构划分,而忽视了动态交通流量需求,导致划分结果仅为结构化最优的社团结构。为了提高社团划分准确性,以航路网络静态拓扑结构为基础,提出了网络交通流贡献度的概念;同时,引入运筹学理念优化网络邻接矩阵,形成一种改进的社团划分算法。选取华东地区航路网络352个航路节点,928条航段进行算法对比实验验证。结果表明,大型社团包含节点数占比提升21.3%,模块度值由0.756提升至0.806,而模块度的取值范围为[-0.5,1),因此,改进的算法对社团结构划分有更理想的效果。研究成果可以为航班时刻优化、航路资源合理利用提供理论和技术支撑。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

空中交通网络物理系统影响力节点排序与抗毁性研究（英文）

为了确保飞行安全,采用复杂网络方法研究了空中交通网络物理系统(Cyber physical system,CPS)节点的影响和抗毁性。根据空中交通管理规则,分析了航路与管制扇区之间的逻辑耦合关系,构建了空中交通CPS网络模型,并建立了节点影响力指标和抗毁性指标。改进了K-shell(Improved K-shell,IKS)算法,对网络节点的影响力进行了计算和排序,并分析了随机和选择性攻击下的网络抗毁性。以华东地区空域为例,建立空中交通CPS模型,利用度、IKS和接近中心性对信息网和物理网的影响力节点进行了排序,分析了空中交通CPS在不同攻击方式下的抗毁性。实验结果表明,IKS算法能够有效识别空中交通CPS网络中的影响力节点,改进K-shell和接近中心性是影响空中交通CPS的抗毁性的两个关键指标。     

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

针对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究,提出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规划方法。通过建立不同空间特征区域速度场模型,实现了速度场驱动下的无人机航路规划。文中采用虚拟目标点法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题;采用探测步长法,实现了无人机机动约束的融合,解决了航路可飞性问题;在动态实时规划应用中,确立了环境信息更新方法,实现了对动态环境的描述。通过仿真验证,表明速度矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点,算法具有良好的完备性和实时性,适用于局域动态环境中的快速航迹规划。     

基于大圆航线的RNAV航路规划

目前,航空公司在进行飞行计划的制定时,全部采用航行情报资料标注的航线网络数据,而航线网络数据是基于导航台的等角多圆锥投影得到的等角航线要素。装载有区域导航(RNAV)计算机的飞机在航行过程中采用的航线模型是简化的大圆航线。由于地空采用的航线模型不同,导致运营计划数据和实际飞行数据产生误差。利用大圆航线计算模型重新规划航路,将航路点调整到起飞机场与着陆机场构成的大圆航线上,不但降低了运营计划数据和实际飞行数据之间的误差,而且可以缩短航程,提高航空公司的运营效益。经计算,从白云机场至洛杉矶机场,调整航路点纬度以后航线距离缩短至11 728．9 km,比目前的飞行距离缩短 295．5 km,约2．46％。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的航班战略冲突解脱研究

设计了一种改进的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ）解决战略阶段轨迹规划大规模优化问题。在经典的NSGA-Ⅱ的框架下,采用一种自适应交叉算子与自适应变异算子加快算法的收敛速度并提高解的质量,同时给出衡量Pareto解集优劣的评价指标。大规模四维航迹的引入不可避免地增加了问题的复杂性,本文提出了一种有效的战略冲突解脱模型,旨在最小化潜在的冲突数量和冲突解脱成本。采用中国航路网络繁忙时段1 472架航班进行实例验证,并所提算法与经典的NSGA-Ⅱ算法及MOEA/D进行对比。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化效果,能够有效地解决航空器之间的冲突并产生较小的航空器航迹调整量。     

网络控制系统的随机状态反馈控制

通过网络形成闭环的反馈控制系统称为网络控制系统，其特征是系统各组件之间可以通过网络交换信息。基于线性时不变被控对象的网络控制系统的离散随机模型．讨论了网络控制系统在两种离散性能指标下系统的随机最优状态反馈控制器的设计。定义了网络控制系统的随机稳定性、均方稳定性和均方指数稳定性，并证明了这两种最优控制器均可使网络控制系统均方指数稳定。最后，以网络控制下的釜式反应器为对象进行了仿真研究，结果表明了本方法的正确性和有效性。     

基于调速法的交叉航路空域复杂度研究

目前基于航空器架次的空域容量评估方法很难映射出交通态势、扇区结构及管制员负荷之间复杂关系,采用复杂度评估空域系统运行能力是当前空中交通管理领域的研究热点。本文基于空域复杂度评估方法中的扰动分析思想,根据扇区实际运行中交叉航路、航班流随机到达等实际情况,建立扇区-航班流模型,采用调速法进行飞行冲突探测与解脱,进而定义交叉航路扇区空域复杂度计算方法,设计了瞬时和平均空域复杂度可视化表示方法,对预测和降低空域复杂度提供支持。仿真结果表明,该方法与基于航空器架次的评估模型相比更能反映出扇区交通态势微观特征,向空中交通管理提供了决策支持工具。     

两神经元Hopfield网络系统的记忆特性

Hopfield神经网络系统的记忆特性表现于系统稳定平衡点的分布及其吸引域的形状和大小。本研究主要讨论分析含2个神经元Hopfield网络系统的记忆特性。首先,求得在不同参数值下系统平衡点的分布情况和稳定性;其次,基于数值方法,求得各个稳定平衡点的吸引域。研究结果表明:系统可以存在多个稳定平衡点共存现象,在某些情况下,这些稳定平衡点的吸引域的形状和大小会随着参数值的变化而改变。     

考虑航班重分配的航班计划网络鲁棒性评估

为提升航班计划的鲁棒性,提出基于航班重分配策略的航班计划网络鲁棒性的评估方法。首先,提出航班计划网络的构建方法,分析航班计划网络的无标度和小世界特性。给出航班计划网络鲁棒性的定义,以及航班重分配策略,重分配方式包括延迟起飞、取消起飞和转移起飞。基于复杂网络理论,从功能和结构两方面构建鲁棒性指标,并进行综合计算。最后以2019年上半年我国航班计划为例,采用本文方法分别对随机攻击和蓄意攻击下每小时航班计划网络的鲁棒性进行动态计算,分析航班计划网络鲁棒性与攻击时段、攻击机场数量、容量损失率和指标权重的关系。结果显示,随机攻击下,攻击机场数在20以内时,航班计划鲁棒性变化不大。蓄意攻击下航班计划网络鲁棒性较随机攻击有大幅下降,尤其对于高峰时段内机场容量损失率达10%及以上时,鲁棒性下降更为明显,并挖掘出使网络综合效率下降较快的7个关键机场。不同权重设置对鲁棒性较差时段的识别影响较小。结果表明,本文方法能实现不同时段航班计划网络鲁棒性的动态评估,并能挖掘出对航班计划编制和实际运行具有重要意义的规律。     

无线传感器网络中的局域世界演化模型

基于复杂网络理论从新的角度研究大规模的无线传感器网络(WSNs),在经典B-A无标度模型的基础上提出了一种无线传感器网络局域世界演化模型,将传感器网络中的四种内部演化行为扩展到模型的动力学过程中,使用连续场理论导出了节点的度分布特征,发现了该模型的度指数服从γ=3的幂律分布.该模型对于节点的随机故障以及失效具有较高的鲁棒性,为构造稳健的传感器网络拓扑结构提供了新的参考.     

Ad Hoc网络MAC协议公平性研究

对IEEE802.11分布式协调功能(Distributed coordination function,DCF)的公平性进行了分析,指出了采用DCF方式进行接入控制时,因二进制指数退避算法的不合理而导致信道分配不公的问题.在结合二维马尔科夫链模型对系统进行分析的基础上,提出了一种基于检测网络负载的自适应退避算法LDBSB(Load detection based self-adapt backoff).理论分析及仿真实验表明,所提算法在网络吞吐量、时延和公平性等方面较二进制指数退避算法有明显的改善.     

基本随机变量的重要性测度及其概率密度演化算法

为进一步完善当前的基本变量的重要性分析,在单一的矩独立的重要性测度指标的基础上,建立了一个新的矩独立的重要性测度指标体系,该体系包括基本变量的总重要性测度、平均总重要性测度、主重要性测度和平均主重要性测度,用以衡量不同要求下基本随机变量对系统或模型输出响应整体不确定性的影响程度.给出了各个重要性测度指标的定义,分析了各个重要性测度指标的工程意义和适用范围.结合概率密度演化方法高效、准确的优点,提出了一种基于概率密度演化方法的重要性测度求解方法.文中算例证明:所提指标体系相比当前指标体系更加全面合理,所提方法能在高精度求得各重要性测度结果的基础上大幅提高计算效率.     

基于JAVA的改进型流量预测分析系统研究与设计

研究并提出了一种基于直接修正预测值来提高卡尔曼滤波精度的目标跟踪算法和一种可根据自动化系统4D轨迹预测计算飞行轨迹,确定每个点的预计飞越速度、高度和时间,实时修正区域内即将飞越航路报告点的所属扇区,实时更新各扇区未来航班流量的统计算法。依据所研究的算法,设计了一套基于JAVA的扇区流量预测分析系统。该系统集雷达目标的实时显示、管制扇区流量的实时统计、目标航班扇区投递信息等多种功能于一体,能够更全面、真实反馈目标航迹当时运动态势和扇区流量预测信息,有效提升管制运行效能。     

基于鲁棒控制理论的轨迹规划方案

为了在大流量、高密度和小间隔条件下获取多航空器鲁棒无冲突轨迹,针对不同的航路空间分布结构,通过将单架航空器视为一个批次以及引入缓冲时间参数,基于航路冲突点保护区竞争机制,在极大代数框架下根据管制间隔约束构建了单航段和多航段航空器流控制模型,建立了模型输入变量、状态变量和输出变量之间的约束关系。从各类子模型的空间逻辑结构出发,进一步构建了空域多航空器极大代数耦合模型。基于不同的调配目标,设定了多类鲁棒优化指标函数,采用调整航空器到达航段入口时刻和在航段上运行速度两种策略,提出了多航空器轨迹规划鲁棒优化模型。算例分析表明,本文所提出的规划模型可行有效。     

终端区空中交通管制行为的实证研究：从空中交通流的角度（英文）

在大容量、高密度的交通背景下,空中交通表现出流体状的微观特征。这些特性是由单个飞行器之间的尾随作用形成的。机头时距是指在空中交通流中连续飞行的飞机之间的时间间隔,是空中交通流最重要的特征之一。机头时距的变化揭示了空中交通管制行为。本文通过对终端区雷达航迹进行分析,研究了空中交通管制行为的特点。本文在确定了飞机之间的尾随关系后,对进场交通流的机头时距进行测量。讨论了不同控制策略下的机头时距演化特性和不同相态下的机头时距演化特性,得到了一些有趣的结果。本文的工作将有助于学者和管理者了解空中交通流的本质,开发空中交通管理的智能辅助决策系统。     

复杂网络信息维数的推广

信息维数是从信息量的角度来度量复杂网络分形特性的常用指标。在现有的基于盒子覆盖法的复杂网络信息维数概念上,进一步考虑网络节点间的差异性,将每个盒子包含信息的概率定义为该盒子内节点度的总和与网络中所有节点度的总和之间的比值,提出了一种新的复杂网络信息维数计算方法。在5个真实网络数据集上进行分形分析,并将分析结果与利用基于盒子覆盖法的复杂网络信息维数法得到的结果以及利用盒维数法得到的结果进行对比。研究结果表明:新的信息维数法计算所得的信息维数值与网络的盒维数值相近,并且该方法同样能够较好的度量实际网络的分形特性。