航班在机场终端区时延的快速计算方法

本文利用随机服务系统理论，详细分析了机场终端区的飞行，管制程度和空域结构，建立其运宫模型，最终得出计算公式，成功地解决了快速分析计算航班等待和延迟的问题。     

面向终端区航空器飞行状态识别的HMM方法

为了准确掌握和预测终端区航空器飞行状态及其时序,为管制指挥提供参考,提出了一种基于隐马尔可夫模型的终端区飞行状态识别模型。通过对终端区雷达数据的一致化处理,形成符合隐马尔可夫模型的雷达航迹特征表示;采用雷达特征航迹训练隐马尔可夫模型,建立航空器飞行状态及其时序识别模型。实验表明:对于常规进场的航空器,方法快速有效,平均识别率高达91.53%;模型充分体现了管制意图信息与飞行意图信息;可以帮助管制员及时准确判断航空器的飞行状态。     

基于动态规划的航班着陆调度算法

为了解决机场终端区空中交通流量高速增长造成的进近冲突,合理安排飞机着陆次序,充分利用跑道容量,减少航班延误,提出了一种基于动态规划方法的航班着陆调度算法,算法结合了MPS约束、优化深度限制和时间窗限制约束和其他多项约束,并采用了动态规划的方法来减少计算量。仿真结果表明,算法能满足现实复杂空管条件下的各种限制约束,可应用于实时的ATC自动化系统,并能输出合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。     

重庆自动化系统应急能力分析

随着我国民航事业的快速发展,飞行流量迅猛增长,部分航路和终端区实施了雷达管制,不仅要求空管自动化系统功能强、容量大、稳定性好、可靠性高,而且对系统的应急保障能力也提出了更高的要求。     

危险天气下基于多重Morphin算法的终端区三维实时改航方法

基于多重Morphin算法,建立了终端区 三维实时改航方法。该方法首先根据航空器当前飞行状态按不同的转弯角和爬升/下滑角生 成一组弧线,随后在每条弧线的末端按同样方式反复运行,形成若干条由弧线组成的路径, 最后对所有路径进行综合评估,找到当前时刻的改航路径。算例分析表明,该方法提供的改 航路径可以保证航空器运行的安全与高效,在危险天气出现时更加充分地利用终端区空域资 源,同时计算时间短、可行性高。     

确保系统安全运行 全力配合奥运保障

在北京奥运会和残奥会期间,中电科28所南京莱斯大型电子系统工程有限公司,先后出动9位民航空管技术人员分奔赴北京和青岛两地,全力保障莱斯公司研制的北京双塔台电子进程单系统、北京终端区应急备份系统、北京终端区五边告警系统、北京空管数据共享综合信息系统、首都机场信息服务系统和青岛空管自动化处理系统安全运行,配合各级民航空管部门圆满完成了民航空管系统相关的奥运保障任务。     

基于排队论的终端区航班进场时间预测

为了提高终端区航班运行效率,本文将基于排队模型对终端区航班进场时间进行预测,以便尽早发现进场时间过长、进场效率低的航班,从而提前采取应对措施,确保航班正常运转。以天津滨海国际机场为例的研究结果表明,终端区内航班到达规律服从泊松分布,服务时间服从Gamma分布,本文建立的一般服务时间M/G/1排队模型能较好地预测航班进场时间,以15 min为单位的终端区航班进场时间预测的平均绝对误差在1 min左右。本文所建排队模型通过抓住进场交通流的整体流动特征来对进场时间进行预测,降低了现有模型难度,预测结果可以为改善管制工作带来更直接的指导建议。     

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长.开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿.通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性.     

基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究

终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术.考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型.因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解.仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法.     

进近过程中的排序和冲突解决算法研究

研究了终端区飞机进近过程中排序和冲突解决的调度算法.借鉴美国研制的最后进近间隔工具(FAST)中的排序、冲突预防和解决方法,讨论了这些方法在终端区飞机进近过程中将排序和冲突解决综合实现问题,分别给出了在飞行段和汇聚过程中排序和冲突解决的算法模型.仿真结果表明该模型能有效地解决最后进近过程中的排序和冲突问题,使到达飞机流快速有序地进入机场着陆.