基于主动度量学习的空中交通相似场景识别（英文）

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素。如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略。考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM2L)来度量和识别相似的交通场景。首先获得了一些由资深空中交通管制员标记的交通场景样本;接着设计了一种基于投票差异的主动查询策略来选择最有价值的未标记样本交予领域专家进行标记;然后,利用ASVM2L从所有标记样本中学习到一个度量矩阵,用于后续分类算法完成相似场景的分类。在标准数据集上验证了ASVM2L的有效性,然后在中国中南扇区的历史空中交通数据集上对交通场景进行了度量和分类。实验结果表明,与现有的其他方法相比,本文所提方法能够更彻底地利用样本的信息,在有限的标记样本下达到更高的分类精度。     

基于主动度量学习的空中交通相似场景识别

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素.如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略.考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM...     

基于管制复杂性的扇区容量评估分析

本文首先阐述了空中交通运输现状,重申了复杂性研究的重要性。为了正确评估管制能力、预测扇区容量,需要采取与管制复杂性相结合的工作负荷评估方法。本文以乌鲁木齐进近01、02号扇区为例,研究了在扇区复杂性相似的情况下,由于交通流差异造成的管制复杂性差异对管制员工作负荷权值以及扇区容量的影响。     

基于复杂度分析的空域扇区划分

空中交通复杂度是对空域结构的客观衡量,是影响扇区规划的最主要因素之一。为了合理利用空域资源、提高空中交通运行效率,研究了基于复杂度分析的空域扇区划分问题。针对空域的内部结构与运行状态,深入分析扇区面积、航路结构、交叉点复杂性、机型混杂程度以及运行状态混合程度等影响因子的特性,建立了可量化计算的空中交通复杂度评估指标,定义了空中交通复杂度;基于空中交通复杂度来衡量管制员的工作负荷,以均衡管制员工作负荷为原则建立扇区规划模型,并采用生长算法进行求解。最后,选取珠江三角洲地区的空域进行实例分析,验证了本文扇区划分方法的有效性。     

基于空中交通流量的贵阳高空扇区优化研究

空中交通流量是衡量某一扇区管制员工作负荷的重要条件之一。为了能够在既定的航路结构下,合理均分贵阳高空各扇区的空中交通流量,保障空中交通安全,本文以特征时段贵阳高空空域空中交通流量为基础,以平均分配扇区内流量为目标,运用遗传算法找到扇区优化问题的最优解,以满足贵阳高空管制区的日常运行需求。     

基于改进区域生长算法的终端区扇区优化

针对民航业发展中空中交通流量不断增加以及空域划分不合理导致的流量分布、管制员负荷分布不均等问题,基于空中交通管制扇区划分的思想,对终端区扇区优化算法进行了研究。通过对终端区空域实际交通流网络进行数学描述,利用流量栅格矩阵划分空域单元,并以航迹数据作为统计依据建立扇区优化的数学模型,实现利用流量数据代替负荷计算,简化了扇区优化的过程。针对传统生长算法所得扇区不连续空域较多问题,提出环形生长的改进区域生长算法得到最优的扇区划分。最终,以厦门终端区为例,通过改进区域生长算法所得的扇区管制员负荷,经计算均小于总时间的80%,且最小负荷差为304 s,验证了所提出扇区优化方法的合理性。     

Windows环境下的空中交通管制模拟训练系统

随着航空运输业的飞速发展,空中交通日趋繁忙,空中交通管制在保障飞行安全,提高空域、航路和机场利用率中扮演着重要角色。特别是近十年来,新航行系统逐步实施,管制设备大量更新,管制手段不断提高,对空中交通管制人员不仅在量上需求增加,而且在质上提出了更高要求,同时对民航各大空管局、民航院校的管制员培训条件和手段进行了更新,管制员管制技能的提高成为亟待解决的问题。     

空中交通管制员失误因素的重要度评价

介绍了空中交通管制员的失误模式及失误原因,分析了影响管制员可靠性的失误因素.通过管制专家对管制员失误因素进行问卷调查,得出管制专家对管制员失误因素的定性评价结果.最后利用等差级数模型计算出影响管制员失误的每个因素重要度等级的定量结果.     

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。     

空中交通管制员操作可靠性评价

从系统观点的角度,结合空中交通管制工作实际,分析了空中交通管制员操作可靠性的影响因素,并确定了管制员操作可靠性评价指标体系。利用层次分析法,分析了各影响因素的权值,并在此基础上提出了管制员操作可靠性的评价方法,最后针对不同的评价等级,提出了相应的安全管理建议。     

基于计算机智能评价的雷达管制评判方法改革与实践

为解决当前民航院校《雷达管制》实践课程评判时主观因素较多、标准难以统一、评判效率低下等不足,中国民航大学国家空管运行安全技术重点实验室和空中交通管理学院雷达管制课程组联合对《雷达管制》实践课程进行了持续的改革。从对当前雷达管制评判方法存在的问题进行分析入手,梳理和优化了雷达管制评判指标体系;结合教学实践和一线管制运行要求,在充分考虑计算机的优势和局限性后,针对雷达管制评判指标的特征,提出了计算机智能评判与教员检查单式评判相结合的评判模型;通过教学培训的优化和完善,最终形成了公平、合理、客观、有效的评判系统。本次教学改革从2006年至今,已通过本专科教学、国内外管制员培训和全国管制员技能大赛的检验,评判系统逐趋完善。     

基于扇区负荷约束的管制移交间隔多目标优化模型

繁忙扇区的容量随着交通复杂性的改变而动态变化,现有的基于确定容量的管制移交间隔管理策略不再适用,且动态容量下频繁改变移交间隔也不利于空中管制指挥。本文首先通过将交通复杂性转化为管制工作负荷参数,解决移交间隔改变导致的容量动态变化问题,建立基于扇区负荷的容量流量匹配模型。其次设计管制移交间隔策略稳定性表征函数,提出以策略稳定性和延误成本为目标的管制移交策略优化模型和智能算法。最后基于昆明机场进近扇区实际数据进行仿真验证,证明本方法可以获得一组帕累托最优解,能够为流量管理部门发布管制移交策略以供决策支持。     

空管语音识别技术在防跑道侵入工作中的应用研究

跑道侵入是民航安全的重要危险源。本文将基于深度学习的空管语音识别技术引入跑道防侵入研究,通过实时解析塔台管制员和飞行员的陆空通话信息,进行管制员管制意图和飞行员飞行意图的识别,最终通过指令冲突计算建立冲突模型,结合飞行态势信息识别管制员的错误指令和飞行员复诵错误来防范跑道侵入事件的发生,有效提高机场的安全运行水平。     

基于航迹聚类的终端区进场程序管制适用性分析

为了定量评估终端空域的空中交通管制服务水平,提出了描述进场飞行程序管制适用性的新概念。在对实际运行航迹数据特征分析的基础上,建立了基于对应雷达轨迹点逆向比对方法的航迹间相似性测度模型。应用层次聚类法对航迹数据集进行了聚类分析,提出了根据航迹聚类集构造平均航迹的方法。通过比较平均航迹和标准进场程序,建立了描述管制适用性的3个量化指标及其算法,包括:纵向偏离度、侧向偏离度和非常规航迹比例等。实例分析表明:以上指标能准确表示进场飞行程序提供空中交通管制服务的水平,并可以根据聚类结果来改进现有进场飞行程序结构。     

基于密度聚类与匹配算法的异常飞行行为挖掘

在空中交通愈加拥挤的背景下,航空器的异常飞行行为的有效挖掘可以辅助管制员进行调配决策。现有方法只能辨识飞机空间位置特征异常,存在水平可扩展性的局限。本文考虑位置、速度、高度和航向4个异常特征,采用高度层划分策略、局部异常因子和快速覆盖树对基于密度的有噪声应用中的空间聚类（Density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法进行改进,提出局部异常因子改进的考虑速度、方向及高度的基于密度聚类方法（Density-based spatial clustering considering speed, direction and high level improved by local outlier factor,LOFDBSC-SDH）密度聚类算法对正常航迹模式进行快速准确提取。然后,基于正常航迹模式设计考虑过点时间和上述异常特征的航迹匹配算法,挖掘异常飞行行为。最后,通过实验仿真验证了本文方法的有效性和应用价值。     

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。     

基于可拓学的管制员工作负荷综合评价

提出了基于可拓学的管制人员工作负荷评价模型。借鉴SHEL模型思想,建立了影响个体管制员工作负荷的18项重要指标体系,依据专家群体决策确定其权重,构造各评定等级的经典域和全体等级的节域模型,通过计算待评定工作负荷和评定等级之间的关联度确定个体管制员工作负荷等级。通过具体实例的应用,检验了该方法的可行性。评价结果可为管制员绩效管理方面提供决策依据。     

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。     

基于交通复杂性的扇区资源管理

为了理解未来空域系统下空中交通的组织水平,确保地面决策系统的必要干预能力,本文首先在比较两类常用交通复杂性测度模型的基础上引入了基于连携效应的交通复杂性测度模型.利用该模型针对两类典型交通拥塞态势讨论了扇区范围内改航航段的生成和使用策略,与基于航空器数量的扇区资源管理方法相比,能够更为有效地实现空域的灵活使用,为动态空域管理和多扇区协同流量管理提供了可行的解决途径.     

基于空中交通运行水平的航季划分方法

为了优化航班时刻资源的配置，提高民航航班正常性，本文针对大范围空中交通运行水平下的航季划分方法进行了研究。利用动态时间规整算法分析空中交通运行效率指标的月度时间序列相似性，建立航季划分多目标优化模型，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行划分求解，并采用带熵值的TOPSIS法对帕累托解进行评价，给出了各划分角度下最优航季划分结果，并分析了不同空中交通运行水平下的航季划分结果及权值设定对结果的影响。结果表明，在综合考虑空中交通运行水平评价指标影响的情况下，随着权值的变动，各划分角度下最优航季划分结果稳定。本文所提出方法不仅适用于大范围空域环境的航季划分，同样适用于探索单个机场运行的航季模式，为民航局和机场科学制定航班计划提供依据。