[发明专利]一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法

说明书

技术领域

本发明属于空中交通管理技术领域，特别是涉及一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法。

背景技术

在航空领域中，当两架航空器相互过于接近而小于间隔标准时，就会发生一次飞行冲突。空中交通管理的核心任务就是确保航空器间具有足够的间隔，以避免飞行冲突。但航空器在飞行过程中，其航迹往往会相互交叉或重叠，从而产生大量潜在飞行冲突，尤其在高密度区域。为能及时化解潜在的飞行冲突，管制员需要对局部高复杂性区域保持持续注意，并尽快形成解脱方案。因此，空中交通态势中的飞行冲突非常影响管制员工作负荷，是空中交通系统容量的瓶颈，也是空中交通态势复杂性的主要来源。基于航空器间的潜在飞行冲突关系建立交通态势网络，并对网络结构进行分析可以从本质上刻画空中交通态势复杂性。但国内外文献中都尚未出现相关研究报道。

因此，基于潜在冲突关系建立双层多级网络模型可以更全面映射空中交通态势，对其网络拓扑指标进行描述有助于理解空中交通复杂性的本质特征，从而弥补当前研究的不足，最终为新一代空中交通系统建设提供理论依据。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法。

为了达到上述目的，本发明提供的基于双层多级网络模型的空中交通复杂性测度方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1)采集空中交通管制雷达数据：根据空中交通管制雷达显示周期，每4秒采集1次该雷达的数据，并从中提取出航空器目标及其位置信息；然后按每10秒或某一周期对上述上述信息进行一次粗粒化处理，并将所有航空器目标在该周期内的经度、纬度、高度、速度、航向信息平均后作为当前周期的航空器信息；

步骤2)根据步骤1)获得的信息构建双层多级网络模型：以上述每一航空器作为一个节点，将航空器间的空间潜在冲突关系用边来表示，计算所有航空器间的潜在冲突，由此构建起双层多级网络模型；

步骤3)利用上述双层多级网络模型计算网络指标：网络规模N，即当前空域中航空器数量；边数E，即网络中边的数量，反映了实际空中交通中潜在冲突的数量；网络聚集系数C，网络中所有节点聚集系数的均值，其中节点聚集系数为节点的邻居节点间存在的边数占所有可能边数的比例；

步骤4)基于上述计算出的网络指标形成复杂性向量：设网络模型的级数为J，在t时刻空中交通态势的复杂性向量为M(t)＝(N^1,1(t)，E^1,1(t)，C^1,1(t)，N^1,2(t)，E^1,2(t)，C^1,2(t)，...，N^2,J(t)，E^2,J(t)，C^2,J(t))，这里N^i,j(t)，E^i,j(t)，C^i,j(t)分别表示t时刻，第i层，第j级网络模型对应的网络规模、边数、网络聚集系数；由于网络规模N^1,1(t)、N^1,2(t)、N^2,1(t)、N^2,2(t)在相同时刻的取值都相等，可将这四个指标统一为N(t)，这样t时刻交通态势对应的复杂性向量M(t)可简化为(N(t)，E^1,1(t)，C^1,1(t)，E^1,2(t)，C^1,2(t)，E^2,1(t)，C^2,1(t)，E^2,2(t)，C^2,2(t))；最后基于该复杂性向量从二维、三维两个角度对空中交通态势的复杂性进行综合测度。

在步骤2)中，所述的构建双层多级网络模型的具体步骤如下：

步骤2.1)建立单层单级网络模型：如果t时刻第i架航空器与第j架航空器之间存在潜在冲突，且预计冲突时间小于设定的水平阈值h，该阈值的单位为分钟，同时垂直距离小于设定的垂直阈值v，该阈值的单位为米，就认为与第i架航空器相对应的节点i和与第j架航空器相对应的节点j之间有边相连；将t时刻，水平阈值为h，垂直阈值为v对应的单层单级网络模型表示为G_h,v(t)；