终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

雷达管制条件下终端区航空器排序策略分析

随着飞行流量的不断增长、计算机技术的高速发展、雷达管制的实施,如何对终端区内进场航空器实施合理的排序对于解决航班延误、增加机场流量、提高跑道使用率愈发显得重要。业内对于进场航     

机场终端区域电磁环境分析

主要分析了机场终端区域主要使用的无线电设备及位置分布,各种无线电设备对电磁环境的要求以及信号覆盖、信号强度,对可能存在的干扰进行简单的分析,为进一步对机场终端区电磁环境仿真奠定理论基础。最后,本文对广汉机场的电磁环境进行了具体分析。     

一种终端区空中交通复杂度的计算方法

将终端区的空中交通复杂度分为静态复杂度和动态复杂度,提出了终端区空中交通复杂度的一种计算方法。通过考虑航空器数量、机型混杂比例和进离场航迹相互影响关系等因素建立空中交通复杂度模型。有效避免了因管制员工作水平差异等人为因素带来的不确定性影响,能更加客观地反应终端区的空中交通复杂度,具有通用性。最后通过Matlab实例仿真,验证了方法的有效性和实用性。     

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。     

基于航班排队仿真的终端区空域容量评估

为提升多扇区终端区空域容量评估的实效性,基于终端区交通流显著的排队特性,结合考虑扇区耦合关系,建立仿真模型并给出新的评估方法.以成都终端区为例,选取一周航班计划,针对每日运行状况共进行35次仿真,评定成都终端区平行双跑道隔离运行模式下的空域容量为47架次/h,并指出空域划设缺陷.经管制员雷达模拟机演练及实际运行数据验证,新评估方法有效,评估结论更符合实际.     

终端区四维轨迹到达时间的控制与计算

研究的目的是使管制员通过飞行管理计算机计算的结果来较精确地预测飞机到达各航路点的时间范围,在同时有多架飞机进场的情况下合理安排进近顺序。利用向量分解法,分析了飞机在有风情况下,特别是风向风速改变时地速的变化。给出了实时地速的计算方式,指出了通过调节两个航路点间加速度变化的位置来控制飞机到达下一航路点的时间,并给出了到达各航路点时间范围的计算方式。通过计算,管制员不仅可以推测出到达各航路点的高度及时间范围,避免飞行冲突,还能够安全有序的引导飞机按预计时间着陆,减少航班延误量。     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

融合点进近程序和技术浅析

<正>一、背景和目的融合点进近是由欧洲航行安全组织实验中心最先提出并研发的一种全新的进近技术,该技术目的在于改进并标准化整个欧洲范围内的终端区运行模式。该技术依赖于现有的技术,所以在运行上该技术可以在短期内迅速实施。同时,由于