CDM GDP技术在我国机场流量优化管理中的应用研究

借鉴美国CDM GDP的成功经验,结合我国的实际,对CDM GDP在我国机场流量优化管理中的应用进行了初步的研究.由于恶劣天气等原因,使机场降落容量大幅度降低,必然导致降落航班延误.通过CDM GDP的关键技术RBS和压缩,得到每架延误航班的起飞时间,从而使被延误的航班在起飞机场等待,避免了改航、备降和空中等待等问题,提高了安全性,降低了费用.在满足公平性的同时,使航班的总延误最小.     

多Agent协调模型与算法在时隙分配中的应用

针对离场时隙分布式分配问题,阐述了航空公司和流量管理部门的博弈关系,建立了多Agent的博弈协调模型,提出了协调算法,并进行了算例分析.算例结果显示,应用博弈协调模型和协调算法,3个航空公司的延误时间分别为1 min、6 min和21 min,比RBS算法分配结果分别减少了10 min、6 min和2 min.算例结果说明多Agent的博弈协调模型及算法是可行的和有效的.     

空间站支持多任务动态时隙分配研究

为高效、灵活利用有限的空间信道资源, 提高空间站运营模式的动态性, 采用具有QoS (Quality-of-Service)保证的空间站支持多任务动态时隙分配十分重要. 根据空间站多任务特点, 提出一种基于IP的空间站通信网络架构. 根据探测任务的不同QoS等级, 重点研究了多任务动态时隙分配方法, 提出了一种基于预留的具有QoS保证的按需时隙分配方法. 基于NS2和STK进行仿真, 并得出如下结论: 空间站经中继卫星到地面的数据传输时延在0.23～0.35s; 空间站到地面的端到端传输时延受激活的有效载荷或航天器数目影响, 激活的有效载荷或航天器数越少, 端到端的时延越小.      

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

航空公司欢迎欧盟有关机场时隙的决定

最近,欧盟委员会决定在当前的经济危机期间暂停有关机场时隙利用率的规定。欧洲航空公司联合会对此表示欢迎,因为该决定是切合当前实际的,这将有益于乘客、环境和所有的航空公司。欧洲航空公司联合会代表着34家在欧洲最具影响力的航空公司。     

时隙分配算法在CDM GDP 程序中的应用

机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来了巨大的经济损失.CDM(Collaborative Decision Making) GDP(Ground Delay Procedure)就是解决这类突发情况的空中交通流量管理程序.就其核心问题——时隙分配,在现有的时隙分配算法基础上,引入航班延误损失系数,使得算法以延误损失替代延误时间,提出了2种基于该系数的时隙分配算法.最后,用java语言进行了仿真实验,引入了评判函数来选择在总延误损失和延误损失分配的公平性上最佳满足决策者要求的分配结果.      

CDM GDP程序中混合使用跑道时隙分配问题研究

我国航空运输业迅猛的发展给相对落后的空管系统带来了巨大的压力，空中交通流量的快速增长导致了交通拥塞和延误的持续增加，不仅严重威胁飞行安全，而且造成了巨大的经济损失。空中交通拥塞主要是由于机场和空域容量的限制造成的，在飞机飞行的三个阶段：起飞、飞行和降落中，机场占据了两个阶段，因此机场拥塞是空中交通拥塞的瓶颈所在。     

基于BDI模型的Agent在航班时隙分配问题研究

随着民航运输的快速发展,时隙资源日益紧缺,为了保证航班的正常飞机,提出了基于BDI(Beliefs-Desires-Intentions)Agent分布式时隙优化模型,并对厦门机场某一时间段内的时隙分配进行验证,结果表明,模型可以大大减少航班的延误损失,具有较强的实际应用性。