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。     

基于排队论的航班滑出时间预测

根据航班离港流程及滑出时间预测的问题属性，将滑出过程分解为无障碍滑 行至跑道端及在跑道端排队等待起飞两个阶段。分析了进离港航班对滑出时间的影响，提出 了一种场面交通状况衡量指标及基于该指标的无障碍滑出时间计算模型。并将跑道提供服务 的过程建模为M/G/1/∞随机服务系统，建立了基于排队论的等待起飞时间预测模型。以北京 首都国际机场航班运行数据为例，使用单个航班及以15 min为间隔的平均滑出时间的预测准 确率验证了模型的有效性，与首都机场当前的滑出时间计算模型进行对比，预测准确率显著 提高。     

基于RHC的航班着落调度多目标优化算法

研究了基于滚动时域控制(RHC)策略的终端区进场航班动态排序问题,目的是在终端区空中交通繁忙的情况下,有效地为到达航班安排合理的着陆次序,在满足安全间隔兼顾管制员负荷的情况下,给出航班经过多目标优化的着陆时间,提高航班进场率,降低飞行延误成本。建立了基于RHC的航班动态排序模型,并利用精英保留策略的遗传算法对一个算例进行验证计算。算例仿真结果表明,进场率得到了提高,延误时间和成本明显减少,验证了方法的有效性。     

基于交通场景的进离场航班联合调度双层规划模型（英文）

为适应协同决策需要,考虑进离场运行不同交通场景下空管、航司、机场和旅客的诉求差异,对进离场航班联合调度问题进行了系统的研究。根据容流匹配程度,判定进场/离场运行的交通状态为高峰或非高峰,分析不同交通状态下进场/离场运行各方诉求的差异,分别建立了各交通状态下进场/离场航班调度的数学模型;针对进场/离场运行交通状态组合所得的4种进离场联合运行交通场景,分别建立了相应的进离场航班联合调度双层规划模型并设计精英保留的遗传算法求解。结果表明:较先到先服务方法,在进场高峰/离场非高峰和进场高峰/离场高峰场景下,优化调度结果中离场航班均衡满意度得到提升,离场航班流的跑道占用时间减少了38.8%;在进场非高峰/离场非高峰和离场高峰/进场非高峰的场景下,优化调度结果中进场航班均衡延误时间大幅减少,离场航班均衡满意度提升了77.6%,离场航班流的跑道占用时间减少了46.6%。与其他4种策略相比,优化调度方法更好地权衡了公平与效率,调度结果更加合理可行。     

基于遗传算法的航班动态排序模型的研究

讨论了空中交通流量管理中终端区航班的排序规划问题。目的在于在终端区空中交通繁忙的情况下有效地为到达航班安排合理的着陆次序，并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间，提高机场跑道的利用率。本文把离场起飞的航班也引入到问题中来，建立了航班排序的动态模型和基于遗传算法的终端区动态排序算法。并对文献[1]中的算例采用本文方法进行验证计算，结果表明本文提出的方法计算效率高，实用可行。     

基于传递闭包法的航班分类模型及在航班排序中的应用

提出了一种基于传递闭包法的进/离场航班分类方法.首先对模糊集合理论和传递闭包算法作了简要的介绍,然后在考虑4种不同因素的条件下建立了航班分类模型,并给出了各类航班单位时间延误成本的计算公式.最后以终端区航班排序模型为例,对该方法进行了仿真,并与传统航班延误成本分类方法进行了比较.仿真结果表明,该方法有助于减少航班延误损失,优化进/离场航班队列,提高空中交通管理效率.     

基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测

为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation, UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting, XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization, QPSO）法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林（Random forest, RF）、粒子群（Particle swarm optimization, PSO）-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误...     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

枢纽机场空侧容量利用和流量分配优化模型

通过引入满意度函数,以航班流量和容量利用满意度最大化为目标,建立了机场空侧定位点流量分配和跑道容量利用的多目标优化模型。利用ILOG对模型算例进行了求解。结果表明,采用本文模型求解得到的各个定位点的整体航班需求排队队列比Gilbo模型的结果减少了10%。在研究时间段内(3 h),通过优化分配各个时间间隔(15 min)各定位点的进离港航班流量,所有航班需求得到满足且在最后的时间间隔没有产生延误队列,从而又保证了一定的容量利用满意度(h=0.75),实现了机场终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,减少了航班延误。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

终端区及场面多点定位中TSOA与TDOA算法性能分析

首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和（Time sum of arrival, TSOA）算法的定位性能要比到达时间差（Time difference of arrival, TDOA）算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。     

一种基于虚拟参考站的低轨双星时差频差精密修正方法

为了解决低轨双 星时差（Time difference of arrival, TDOA）、频差(Frequency difference of arrival,FDOA)定位精度低这一问题，提出了一种应用虚拟参考站（Virtual reference station，VRS)技术来实现对低轨双星TDOA/FDOA进行精密修正的方法。该方法利用合作辐射源在未知辐射 源附近建立一个物理上并不存在的虚拟参考站，然后再利用此虚拟参考站修正未知辐射源 的时频误差。通过仿真分析，VRS处虚拟时差构建误差比虚拟频差构建误差要小，并且VRS对 未知辐射源TDOA/FDOA系统误差的修正精度分别可以达到97%和95%。利用修正后 的时频差 对未知辐射源定位，其定位精度相对于未修正前有极大的提高。     

基于倒序相关累加的信号到达时间盲估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号到达时间盲估计算法.先利用相关检测对信号的起、止时间进行粗估计,估计出信号频率,并将其变换到基带,经倒序累加后的信号模值,在到达时刻将出现拐点并达到最大输出信噪比,检测出拐点位置,作为到达时间精估计.文中推导了离散矩形包络复正弦信号到达时间估计的克拉美罗限.计算机仿真表明,本方法在较低信噪比条件下可实现对信号到达时间的精确估计.     

寿命为爱尔兰分布的可修机器服务模型分析(英文)

涉及一类可修机器服务模型,其服务设备寿命为K阶爱尔兰分布且可修复如新,并给出该系统稳态下的循环时间和若干可靠性指标.     

基于到达流特性的跑道容量分析

现有机场的容量已不能满足当前航空运输的需求,如何最大限度地发挥机场的运行能力,增加其跑道容量成为亟待解决的问题。给出跑道容量的具体定义以及影响跑道容量的诸多因素,其中连续着陆飞机之间间隔的数量和间隔的大小是影响跑道容量的最大因素。假定机场到达流特性是韦布尔分布或正态分布,采用T型系统推导跑道容量计算模型,并分析了各到达流分布计算模型之间的相互关系。应用模型计算的某机场跑道容量基本符合实际状况。     

多道防线导弹优化部署

现代空袋一般为大规模空袋，单个防空导弹武器系统已不能满足需要，须部署多个导弹武器系统，如何优化部署是是防空作战部署中的重要问题。利用排队论理论和方法，建立了多道防线的导弹优化部署模型。对于两道防线且导弹数目较少时，可采用完全枚举方法；对于导弹数目很大且防线道数多时，可采用遗传算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传法则的优化方法，并给出了具体的例子，实例表明该算法具有较高的计算效率。最后讨论了实战中情况与基本假设不符合时的解决方法。该研究方法为导弹部署优化提供了基本思路。     

基于GIS的机场场面路径优化算法的研究

利用GIS技术,研究了进出港航班滑行路径的优化问题。为机场上刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径。判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇。考虑到机场安全性和使用效率,要求保证进出港航班在滑行过程中按最短路径连续滑行,并且不能发生对头相遇。本提出了两种解决方法：(1)改变进港航班的滑行速度;(2)延迟出港航班的时间。通过实例验证了该算法的可行性。     

A／D转换中的系统误差及其对策

根据几个工业现场遇到的实例，讨论了计算机实时检测与控制中，Ａ／Ｄ转换环节中引入系统误差的一些可能途径，包括由偶然噪声转换过来的系统误差，传感器本身具有系统误差及多路信号问的窜扰引起的系统误差。分析了这三种情况产生的原因及各自的特性，并根据它们的不同特性，分别给出了消除或减小这几类系统误差，保证Ａ／Ｄ转换的精度的措施。     

基于Linux下TC的网络流量管理

介绍Linux下的流量管理器（TC）,讨论了TC的排队规定、分类和过滤器三个关键组件的相关细节,给出运用TC工具实现网络流量管理的具体实例。     

光纤连接器端面研磨的技术关键

简要地介绍了连接器的生产中最关键的研磨工艺，对研磨工艺流程，研磨质量跟踪表和研磨质量指标通过实际生产过程进行研究。而且利用跟踪记录的研磨数据，并根据研磨质量的指标，找出一套最佳的研磨工艺。从而生产出高质量的连接器。