CN103295442B - 一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，其特征在于，实时采集模拟机飞行参数，从采集的模拟机飞行参数集合中提取飞机经度、纬度和高度数据，采用特定算法并通过高度对比，遍历空中管制区域数据集中的所有空中管制区域数据，比较匹配出该飞机经度、纬度和高度数值所处的零到多个空中管制区域。应用本发明所提出方法的模拟机系统能够根据模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域，如区域管制区、区域管制区子扇区、进近管制区、塔台管制区和其它空管区域。满足搞仿真模拟机系统的需要，使模拟机起到代替真实民用航空器进行正常科目和非正常科目的飞行培训作用，有效的提高培训质量和降低训练成本。

Description

一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法

技术领域

本发明涉及一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，属于航空飞行员培训领域。

背景技术

全动模拟机在民用航空培训领域中占有非常重要的地位，其实施目的是尽可能地仿真模拟民用航空器在真实飞行环境中正常情况下和非正常情况下的所有感观表现，起到代替真实民用航空器进行正常科目和非正常科目的飞行培训作用，有效的提高培训质量和降低训练成本。

在真实飞行环境中，飞行员需要遵从各类空中管制指令并做出适当应答。这一过程包括在适当的时机调频适当的无线电台，报告当前飞行情况数据并侦听有关空中管制员发出的指令，执行空中管制指令并做出应答。我们统称这类空中管制单位与飞机间的管制对话为陆空通话，陆空通话是贯穿整个飞行过程并且关系到飞行安全的重要过程。这就需要对飞行点所处的管制空域进行准确判定。

空中管制单位种类多数量大，区域交叠，造成判别、仿真模拟困难。空中管制单位分为地面、情报通播、塔台、进近和区调等管制类型，每种类型又根据地理环境划分不同数量的工作子扇区，这些工作子扇区存在多边型和圆类型两种区域类型，不同管制单位之间、工作子扇区之间又互有部分或完全重叠，要从这错综复杂的各类空中管制区域中判别出飞机所处的适用工作区域实非容易。各类空中管制区域、工作子扇区的管制内容和范围又不尽相同，同类型的空中管制单位根据所处地理环境等条件的不同所发出的管制指令也千差万别，可想而知，需要同时仿真模拟这么大量复杂的空中管制单位的工作模式是何等困难。

具体上说，民用航空的管制空域分为塔台管制区、进近管制区和区域管制区。其中：

ü        区域管制区是指在中国领空内，7000米（含）以上空间划分的若干高空管制区，根据实际情况，7000米（不含）以下划分的若干中低空管制区，各管制区的范围是依据其管制能力和地理特点划定。中国民用高空空域目前分为４大高空空域共２８个高/中、低空管制区（部分区域管制区已经合并或正在合并），各管制区又按频道、时段及高度再划分为１到多个管制扇区。

ü        进近管制区是塔台管制区与区域管制区的连接部分。进近管制室负责进近管制区的空中交通管制服务，根据飞行繁忙程度也可以与机场管制塔台合为一个单位。

ü        塔台管制区一般包括起落航线、仪表进近程序、第一等待高度层及其以下的空间和机场机动区。管制塔台负责塔台管制区的空中交通管制服务。塔台管制区主要根据不同机场划分。

现有的模拟机系统并不能快速有效地根据模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明提出了一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，使模拟机系统能够根据模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域，如区域管制区、区域管制区子扇区、进近管制区、塔台管制区和其它空管区域。

本发明的技术方案包括：

一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，实时采集模拟机飞行参数，从采集的模拟机飞行参数集合中提取飞机经度、纬度和高度数据，采用特定算法并通过高度对比，遍历空中管制区域数据集中的所有空中管制区域数据，比较匹配出该飞机经度、纬度和高度数值所处的零到多个空中管制区域。

作为以上技术方案的一种改进，本方法通过以太网Socket套接字方法发送所采集的模拟机飞行参数。

作为以上技术方案的一种改进，根据空中管制区域类型，采用几何点与多边形类型关系算法或者几何点与圆类形关系算法进行空中管制区域匹配。

作为以上技术方案的一种改进，通过计算空中管制区域的最小矩形包围框（MBR）进行空中管制区域匹配。

作为以上技术方案的一种改进，最小矩形包围框（MBR）可通过以下方程式得出：

MBR=[(x1，y1) ，(x1，y2)，(x2，y1)，(x2，y2)]，其中，通过对多边形的各顶点坐标求最小和最大的x、y值即可得出，其中x1为多边形顶点x轴坐标最小值，x2为多边形顶点x轴坐标最大值，y1为多边形顶点y轴坐标最小值，y2多边形顶点y轴坐标最大值。

作为以上技术方案的一种改进，以飞行点为起点（x，y）到北极点（x，90）取一线段l，x增加一预设的最小偏移量得到X，由线段l转换得到线段L，取线段L与多边形各条边的交点总数S与数值1作位与运算，判断交点总数为奇偶数，其中奇数情况为飞行点在多边形区域内，偶数情况为飞行点在多边形区域外。

作为以上技术方案的一种改进，排除飞行点与多边形边界点x值相同的情况。

作为以上技术方案的一种改进，线段与多边形各条边的交点总数与数值1作位与运算，判断交点总数为奇偶数，其中奇数情况为飞行点在多边形区域内，偶数情况为飞行点在多边形区域外。

作为以上技术方案的一种改进，进行飞行点与选定圆的圆心点间距离计算，与选定圆的半径比较得出是否在选定圆范围内。

作为以上技术方案的一种改进，在圆形匹配后按需进行半圆形匹配。

应用本发明所提出方法的模拟机系统能够根据模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域，如区域管制区、区域管制区子扇区、进近管制区、塔台管制区和其它空管区域。满足搞仿真模拟机系统的需要，使模拟机起到代替真实民用航空器进行正常科目和非正常科目的飞行培训作用，有效的提高培训质量和降低训练成本。

附图说明

以下将结合附图和实例对本发明进行进一步说明，其中：

图1为本发明的空中管制区域比较匹配流程图。

具体实施方式

本发明提出的方法适用于模拟机陆空通话环境模拟系统，配置在模拟机上，在各类飞行科目训练中实现实时采集飞行参数，根据相关陆空通话原理和机制，智能生成各类通话的音频输出，模拟真实飞行的陆空通话语音环境和场景。

通常此类模拟机系统包括全动模拟机，以及与全动模拟机相连接的陆空通话系统终端／设备。其中，模拟机中设有飞行参数采集模块，此模块将采集的信息发送给陆空通话系统终端／设备进行处理。系统还包括通过TCP/IP网络与陆空通话系统终端／设备相连接的主机，主机上设有管制区域多维数据库，此数据库是各类空管区域管制的多维数据模型维护数据库，是空管区域识别、判定算法的数据源，包含各类空管区域和大量数据。

系统根据接收的模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域，如区域管制区、区域管制区子扇区、进近管制区、塔台管制区和其它空管区域。

模拟机系统通过模拟机参数采集模块实时采集模拟机飞行参数，然后通过以太网Socket套接字方法发送至陆空通话系统终端／设备，陆空通话系统终端／设备由接收到的模拟机飞行参数集合中提取飞机经度、纬度和高度数据，采用几何点与多边形类型关系算法、几何点与圆类型关系算法，再通过高度对比，比较匹配出该飞机经度、纬度和高度数值所处的零到多个空中管制区域。

参见图1所示的比较匹配流程图，本方法具体如下：

管制区域多维数据库中的空中管制区域数据集是全部空中管制区域数据的集合，目前为中国空管区域集，理论上适用于世界各地的空管区域集合。因为飞行点可能属于零到多个空中管制区域，因此城需要遍历空中管制区域数据集中的所有空中管制区域数据。考虑到系统的性能指标，需要作算法优化。

在几何点与多边形类型的匹配分支中，“计算空中管制区域MBR”是求出选定对应该空中管制区域的多边形的最小矩形区域，通过对多边形的各顶点坐标求最小和最大的x、y值即可得出MBR＝[(x1，y1)，(x1，y2)，(x2，y1)，(x2，y2)]，其中x1为最小x值，x2为最大x值，y1为最小y值，y2最大y值。比较飞行点的经纬度坐标值与最小最大x、y值便可快速判断出是否在MBR中。可以推理得出，如飞行点在一多边形的MBR外则该点必定在此多边形之外。通过MBR可快速排除大多数不匹配的空中管制区域，而我们知道，飞行点所处的空中管制区域只占全部管制区中的极少数，因此当空中管制区域数量越为庞大时，此优化算法的效果就越明显。

然后，以飞行点为起点（x，y）到北极点（x，90）取一线段l，x增加一预设的最小偏移量得到X，由线段l转换得到线段L，取线段L与多边形各条边的交点总数S与数值1作位与运算，判断交点总数为奇偶数，其中奇数情况为飞行点在多边形区域内，偶数情况为飞行点在多边形区域外。

在采用几何点与多边形类型关系判断方法里，本方法基于一些明显的事实而对该算法也作出了优化。例如：空中管制区域判定对边界不敏感，通过提高系统精度级别后，在x方向偏移不影响原有系统精度的情况下，可排除飞行点与多边形边界点x值（经度）相同的特殊情况；中国空中管制区域不存在覆盖北极地区，取飞行点至北极点线段能优化运算；线段与多边形各条边的交点总数与数值1作位与运算，快速判断交点总数为奇偶数，奇数情况为飞行点在多边形区域内，偶数情况为飞行点在多边形区域外。

在在采用几何点与圆形类型关系判断方法里，空中管制区域的圆类型区域存在半圆形情况，但不普遍，因此先作飞行点与圆心点间距离计算，与半径比较得出是否在圆范围内，中间结果缓存再按需作半圆形匹配。

所有空中管制区域均有垂直范围，因此必须作高度比较才能最终得出匹配结果。

遍历所有空中管制区域数据后该算法返回零到多个匹配区域列表，达到运算目的。

应用本发明所提出方法的模拟机系统能够根据模拟机飞行参数快速识别判定飞机所处的区域，如区域管制区、区域管制区子扇区、进近管制区、塔台管制区和其它空管区域。满足搞仿真模拟机系统的需要，使模拟机起到代替真实民用航空器进行正常科目和非正常科目的飞行培训作用，有效的提高培训质量和降低训练成本。

以上所述，只是本发明的较佳实施例，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，其特征在于，实时采集模拟机飞行参数，从采集的模拟机飞行参数集合中提取飞机经度、纬度和高度数据，采用特定算法并通过高度对比，遍历空中管制区域数据集中的所有空中管制区域数据，比较匹配出该飞机经度、纬度和高度数值所处的零到多个空中管制区域；

其中根据提取的空中管制区域的类型采用几何点与多边形类型关系算法进行空中管制区域匹配；通过计算空中管制区域的最小矩形包围框(MBR)进行空中管制区域匹配；

其中以飞行点为起点(x，y)到北极点(x，90)取一线段l，x增加一预设的最小偏移量得到X，由线段l转换得到线段L，取线段L与多边形各条边的交点总数S与数值1作位与运算，判断交点总数为奇偶数，其中奇数情况为飞行点在多边形区域内，偶数情况为飞行点在多边形区域外。

2.根据权利要求1所述的用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，其特征在于，通过以太网Socket套接字方法发送所采集的模拟机飞行参数。

3.根据权利要求1所述的用于识别飞机所处的空中管制区域的方法，其特征在于，最小矩形包围框(MBR)通过以下方程式得出：

MBR＝[(x1，y1)，(x1，y2)，(x2，y1)，(x2，y2)]，

其中，通过对多边形的各顶点坐标求最小和最大的x、y值即可得出，其中x1为多边形顶点x轴坐标最小值，x2为多边形顶点x轴坐标最大值，y1为多边形顶点y轴坐标最小值，y2多边形顶点y轴坐标最大值。