基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

基于复杂网络的空中交通复杂性识别方法

在空中交通管理中，识别空中交通复杂性是一项重要工作。目前的算法多采用飞机密度、机群、滞留程度等宏观指标对复杂性进行评价。利用复杂网络理论描述空中交通状况，将空域中的飞机视为节点，飞机与飞机之间距离小于彼此的机载防撞系统（ACAS）通信距离时开始构成连边，以此构建飞行状态复杂网络模型，可以更好地描述网络内部的微观特征。选取环边数、节点强度、平均聚类系数、介数中心性和网络效率等拓扑特性指标，对动态空中交通状况进行了研究。在此基础上，采用独立主元分析（ICA）在线识别空中交通复杂性，将交通顺畅的情况作为训练数据集进行处理，根据SPE统计量、I2统计量和I_e2统计量的变化来识别复杂性情况。仿真结果表明，所提方法可以较好地识别空中交通复杂性。